回転機器のリスク検知
ポンプ、圧縮機、モーターなどの重要設備で劣化傾向を早期に把握し、故障化を防ぎます。
主要機能
このページが示す価値を支える中核機能です。
- 多元センシングとコンテキスト統合
Data Fusion Services が振動、温度、プロセスデータ、ヒストリアンタグ、設備コンテキストを統合し、診断を実運用文脈から始めます。
- AI 異常検知と健全度評価
FactVerse AI Agent が実際の劣化傾向と通常変動を見分け、誤警報を減らします。
- ツインベースの診断と検証
デジタルツイン上で設備状態、関係性、現場文脈を確認してから保全判断を行えます。
- クローズドループ実行
異常検知から作業指示、現場作業、結果確認までを Inspector で 1 本の流れにします。
ユースケース
業界別の実用的な活用方法と実証済みシナリオです。
横断的なリスク相関分析
センサー信号、プロセス文脈、資産関係をまとめて分析し、保全優先度をより早く把握します。
アラートから作業完了までの連携
異常確認、保全計画、現場実行、結果検証を 1 つの運用ループにまとめます。
事後保全から検証可能な保全判断へ
PdM は単なるアラーム画面ではありません。信号、分析、検証、実行を 1 つの意思決定ループにまとめます。産業センシング、設備コンテキスト、AI 分析、デジタルツインを組み合わせることで、何が起きているのか、なぜ重要なのか、いつ動くべきかを早く判断できます。
Signal → Analysis → Simulation → Decision
- 信号の取り込み — Data Fusion Services がセンサーデータ、ヒストリアン、点検記録、設備マスタを統合します。
- AI 分析 — FactVerse AI Agent が劣化傾向、異常パターン、健全度の変化を評価します。
- ツイン検証 — FactVerse Twin Engine と FactVerse が空間・運用文脈を与えます。
- 実行 — Inspector が検証済みの課題を作業指示と現場対応につなげます。
保全チームのための運用検証
PdM は信頼できるセンシング、資産コンテキスト、AI 分析、ツインレビューを組み合わせ、単一アラームではなく運用文脈の中で保全リスクを評価できるようにします。
- 信頼できる産業センシング
- 多元的な運用コンテキスト統合
- AI による傾向分析と健全度評価
- 保全判断のためのデジタルツイン可視化
より早い介入とノイズ低減
しきい値アラームが鳴ってから対応するのではなく、文脈の中で兆候を見極め、対象資産の優先度を整理し、計画的な保全へ移れます。
関連製品
- FactVerse — 運用コンテキストの基盤
- FactVerse AI Agent — 異常検知・分析・意思決定支援
- FactVerse Twin Engine — ツイン検証と実行文脈
- Data Fusion Services — センサー、ヒストリアン、各種システム接続
- Inspector — 作業指示と現場実行
想定される成果
| 指標 | 価値 |
|---|---|
| 早期レビュー | 潜在的な保全課題の特定と優先順位付けを高速化 |
| 計画外停止 | 早期介入と計画保全により低減 |
| 誤報 | 傾向分析と文脈診断により削減 |
| 保全実行速度 | 検知から現場対応までの引き継ぎを高速化 |
よくある質問
一般的には振動、温度、電流、圧力、ヒストリアンタグ、点検記録、設備マスタが出発点になります。Data Fusion Services がそれらを統合します。
しきい値は超過後に反応します。PdM は傾向、設備挙動、運用コンテキストを踏まえて、より早く信頼できる警告を出します。
はい。Inspector と関連 API により、検知結果を既存の作業指示や保全システムへ接続できます。