「異常検知を始めたいけれど、振動解析やPython、AI・機械学習の知識がなくて手が出せない」――設備保全の現場では、こうした声が少なくありません。

本ウェビナーでは、スマートセンサーゲートウェイ「SENSPIDER」と生成AIを組み合わせ、専門知識がなくても異常検知の導入を進められる新しいアプローチを、実際のデモを交えてご紹介します。

・SENSPIDERとは
高精度な広帯域振動計測を軸に、最大48kHz・8chのデータ収集、センサーへの電源供給、エッジ演算までを1台に集約したスマートセンサーゲートウェイです。

・生成AIとの対話で、異常検知ロジックの構築を支援
設備や計測データの内容を対話形式で伝えるだけで、生成AIが解析フローや特徴量、異常検知手法、しきい値などの候補を提示します。例えば「このデータを使って正常状態の基準を作り、異常兆候を検知したい」と指示すると、計測データの状態を確認しながら適切な解析方法やAI・機械学習モデルを検討し、SENSPIDER上で実行する異常検知ロジックの作成をサポートします。

・異常データが少なくても始められる
設備保全の現場では、故障・異常時のデータを十分に収集できないケースも珍しくありません。正常時のデータを基準に、そこからの変化や逸脱を捉える手法を活用することで、異常データが揃っていない段階からでも検証を始められます。運用開始後は、蓄積したデータをもとに特徴量やモデル、しきい値を見直し、設備や運転条件に合わせてロジックを継続的に改善していくことも可能です。

・手持ちのセンサーで検証をスタート
SENSPIDERに対応した加速度センサーがお手元にあれば、SENSPIDER本体を中心とした構成で検証を始められます。推奨センサーとして、PCB社製M608シリーズもご用意しています。

SENSPIDERを単なる振動計測機器ではなく、「設備保全における異常検知の導入を支援するプラットフォーム」として活用する方法を、ぜひこの機会にご覧ください。

※本ウェビナーで紹介するAI支援機能および異常検知手法は、設備・センサー・運転条件・取得データなどによって適用性や検知性能が異なる場合があります。実設備への適用にあたっては、事前のデータ確認および検証を推奨します。