Solution 04
予知保全
Solution 04
予知保全
セメント生産
たばこ製造
スマート製造
設備ライフサイクル管理の再構築
What
マルチモーダルセンサーでリアルタイムに設備状態データを収集し、AIアルゴリズムで劣化トレンドを精密予測、受動的な修理から能動的な防御へ転換。
Why
Maxtaは設備物理メカニズムを深く理解した産業特化モデルを展開し、深層学習で人間が察知できない故障特徴を捕捉、設備の「未病治療」を実現。
マルチモーダルセンサーでリアルタイムに設備状態データを収集し、AIアルゴリズムで劣化トレンドを精密予測、受動的な修理から能動的な防御へ転換。
Why
Maxtaは設備物理メカニズムを深く理解した産業特化モデルを展開し、深層学習で人間が察知できない故障特徴を捕捉、設備の「未病治療」を実現。
垂直モデル駆動
マルチモーダルデータ融合と微弱特徴早期警告
マルチモーダル高頻度データを融合し、組込みAIとクラウドモデルが協調して産業ノイズを除去、初期の微弱な機械疲労特徴を精密に捕捉します。
CASE 01 · セメント
モーター保全
モーター全ライフサイクル予知保全
業界課題
高温・粉塵環境での人手点検は漏れやすく、突発故障の損失が甚大。
システム効果
運転ビッグデータで故障を事前予知し劣化トレンドを監視。
CASE 02 · たばこ
センサー融合
重要設備多次元監視モデル
業界課題
単一センサーでは複雑な設備の健康状態を把握不可。
システム効果
多次元センサーデータ融合と組込みAIで初期故障を精密診断。
CASE 03 · 白物家電
センサー融合
製造設備寿命予測モデル
業界課題
複雑な自動化設備の突発故障がライン全体を停止。
システム効果
MaxtaOS + MaxModelで設備残存寿命を動態計算。
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