AISPHM

概要

AISPHM

高度な振動解析ソリューションが予知保全と正常性管理を強化

ISO 10816-3に準拠した高度な周波数解析
リアルタイムAI解析とオンサイトモーターモデリング
EdgeX開発フレームワークが2次データの活用を加速
モーター振動の異常を直感的に通知
継続的なソフトウェアの拡張とアップデート
オンプレミスとクラウドの柔軟なアーキテクチャ調整

AISPHM

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A test sensor attached on the pump for fault-check, equipment downtime management, and industry diagnosis. Along with a monitor showing ASMPH application.

正常性を予測し、問題を未然に防止

ASUS IoT AISPHMは、予知保全と正常性管理のための画期的なソリューションです。リアルタイムのAIと最先端の振動解析を活用したAISPHMは、初期段階の問題を回転機器で検出することに特化して設計されており、最も要求の厳しい工場環境で比類のない信頼性とパフォーマンスを保証します。即時に直感的なアラートを発し、適応性の高い柔軟なアーキテクチャによってオンプレミスでもクラウドでも運用効率を最適化させます。

この革新的なアプローチにより、産業界は問題を予測して迅速に解決し、ダウンタイムを削減して中断のない生産フローを維持することができます。AISPHMは、産業機器の正常性と長寿命を維持し、継続的な進歩と究極の安心を提供することに秀でています。

ローコード・ノーコードで非常にシンプル

卓越したオペレーションに導く

ISO-10816-3とFFTスペクトルAIモデリングの組み合わせ

各機器に専用のAIモデルを設定し、動作状態を継続的にモニタリングします。オリジナルのAIモデルからの偏差は、異常イベントとして記録されます。

ウェブベースのプライベートおよびパブリッククラウドアーキテクチャ

完全にコンテナ化されたアーキテクチャにより、PC、スマートフォン、タブレットなど複数のプラットフォームに柔軟に導入できます。

費用対効果の高いCPUベースのモデリングと推論

Intel i5/i7マシンは、GPUリソースを追加することなく、最大120個のセンサーのデータ処理に対応します。

Two rotate motor on the screen icon

EdgeXオープンソースフレームワークに対応

多様な産業用アプリケーションに対応するため、大規模なコードのリファクタリングを行うことなくデータを再利用するためのモジュールを開発できます。

データの可視化と予測インテリジェンスの融合

管理者は、生産ライン、マシントレイン、マシン、センサー測定ポイントの振動履歴データ、センサーの接続状況、イベント通知を迅速に把握するとともに、異常のタイプに基づいて、高度な検査やルブリケーションテストを実行することができます。

AISPHM dashboard print screen, showing the number of abnormal, number of pending events, the location of abnormal equipment.

有線・無線センサーに対応する汎用的なフレームワーク

ASUS IoTは、有線・無線センサーに対応する汎用的なフレームワークに必要なハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムを提供します。特にASUS IoT PE100Aは12個のワイヤレスセンサーに接続できる一方、PHMは数百個のセンサーのデータモデリングと異常検知を同時に処理できます。

予測と正常性管理をシンプルに

アプリケーションシナリオ

A rotor probe, fixed-speed motor, test meter, sensor, pump, fault-check device for defect detector, equipment downtime management, and industry diagnosis.

主要機械の振動データ記録の作成

AISPHMは振動データを解析することで、管理者は重要な機械のトレンド分析を行うことができます。このプロアクティブなアプローチは、問題の早期発見につながり、タイムリーな介入と機械の長寿命を保証します。

Technician inspector alignment pump and electric motor, Repairing work in factory

回転機器の修理効果の評価

AISPHMは、モーターの修理前と修理後のデータ比較に優れています。不一致をピンポイントで特定することで、ユーザーは修理の効果を評価し、潜在的なメンテナンスの根本的問題を発見することができます。

Section of industrial electric motor, 3D rendering isolated on white background

AIを活用した異常共振と温度の非破壊モニタリング

AISPHMはAIを活用して非破壊の異常検出のためのデータを解析します。特に異常な共振と温度パターンを特定することで、侵襲的な検査を行うことなく機器の完全性を保証します。

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