エンドポイント型AI予兆検知技術の開発支援
予知保全や予兆検知の技術開発において、どのように開発を進めていくか、何から着手するか等で悩まれた経験はございませんか？
我々が得意としているのはクラウドやサーバーでの学習を必要としないエンドポイント学習AI技術で、 学習データと現場環境のズレ・システムコスト・ ネットワーク負荷・ セキュリティ対策といった課題に対応するものです。
家電の電気安全性評価で培った知見や予兆検知技術開発の経験を基に、現象の測定・解析、予兆検知アルゴリズムの検討、コンセプト実証をサポートいたします。
上記以外にも予兆検知に関する様々なお悩み事がございましたら、ご相談ください。
電気火災の予兆検知
電気火災の例
開発事例として、トラッキング発火現象の予兆検知の技術開発を紹介します。
トラッキング発火現象は、ほこりや湿気などにより絶縁部に微小放電(微小短絡)が発生し、その放電(短絡)が繰り返される事で樹脂が炭化し発火に至ります。
非常に微小な予兆ですが、電流の周波数成分をAIで学習し、予兆現象である不規則な微小短絡の成分を検知するアルゴリズムを開発し、試作したデバイスを用いてコンセプト実証を行いました。
※予知保全・予兆検知技術が普及しつつあるモーター機器などの分野もある一方、動作モードが複数ある機器の予知保全や、予兆現象の特性把握から必要な予兆検知技術の開発などにお困りでしたら、お気軽にご相談ください。
