E-Qias CloudとなんモニとAI・機械学習による、故障予知サービス「 MMPredict」とrakumoカレンダーの比較

クラウドレーダー
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資料更新日:2021/09/22

クラウド型監視システム E-Qias Cloud(イーキアス・クラウド) ■特長 ・東日本大震災以降、BCP(事業継続計画)の観点から、データ消滅リスクを軽減 ・監視装置親局の保守・更新負担を軽減(OSのバージョンアップなど) ・月額利用料を定額にし、安価(通信費を含み、監視項目数により決定) ・スマートフォンやタブレット等の、移動端末からも監視が可能(専用ソフト不要) ・関連施設を一元表示(フローシート、地図等) ・Foma・LTE網を採用し、受信可能エリアならアンテナ設置で観測局の設置が可能 ・子局装置は、汎用端末(リーズナブルな端末からハイ…

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資料更新日:2021/09/22

Machine to MachineM2M SYSTEM 遠隔監視・環境計測M2Mクラウドサービス「なんモニ」 なんモニは様々な分野でご利用いただけるM2Mクラウドサービスです。 遠隔地に設置した機器や設備の状況をWeb上で一括してモニタリングできます。 セキュリティからメンテナンスまで、幅広い分野でご利用可能です。 なんモニは様々な分野でご利用いただけるM2Mクラウドサービスです。 遠隔地に設置した機器や設備の状況をWeb上で一括してモニタリングできます。 トラブル発生時などには、迅速な対応を可能にし、収益の悪化や機会損失を抑えます。 遠隔地へ赴く回数を最小限…

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資料更新日:2021/09/22

概要:AI・機械学習による設備の予知保全を実現!ダウンタイム・ゼロに 「MMPredict」は、IoTプラットフォーム「MMCloud」で蓄積したデータを機械学習し故障予知を行います。 異常に起因する箇所を推定でき、製造計画に合わせ効果的に対策を打つことで、保守コストを削減します。 特許出願中の知見追加学習機能により、使いながら検知精度を高めることができます。 特長:使い続けることで予知精度が更に良くなる故障予知サービス ・正常状態をモデル化 複数データの相関関係に着目し、AI・機械学習により正常モデルを作成。 ・定周期で自動判定 正常モ…

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資料更新日:2016/09/15

rakumoカレンダーは、Google カレンダーを日本企業の組織体系に適したグループカレンダーとして再デザイン。 組織体系と連携した個人、グループ(部署)単位でスケジュールを簡単に閲覧し、設備予約・施設予約も合わせて実施することができます。また、ユーザー企業の営業時間に合わせたスケジュール表示や、施設/設備、会議室と組織グループを分けた表示機能など利用者の視点に立ったUI設計により、使いやすいサービスを提供します。 rakumoカレンダーは、rakumoケイヒ、rakumoワークフローを連携するとよりラクになるサービスがあります。毎月の交通費計算が…

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