本論文では、機械設備の振動や音をモニターすることで、故障の数日から数週間前に現れるわずかな前兆現象を捕捉し、故障を未然に防止する故障予知の方法を紹介します。その特徴は、 学習データを必要とせず、正常データのみから前兆現象 […]

弊社ソリューションの一つである、故障リスク検知(Failure-Sign Detection = FSD)の説明ページをアップデート致しました。

弊社Sana Talmoudi、CEOの金田が東北大学大学院工学研究科平田泰久教授とともに非学習型AIによる振動センサを活用したボールベアリングの故障予測についてのリサーチペーパーを執筆致しました。弊社では、十分な学習デ […]

弊社では、機械の振動データのスペクトラム分布を解析することによる故障予測に関する研究およびフィールド試験を手掛けておりますが、この度弊社チーフアナリストのSana Talmoudi (同CEO 金田哲也共同執筆)が東北大 […]