製造ビッグデータ解析システム
@FieldEye Manager

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製造ビッグデータ解析システム
@FieldEye Manager

製造ビッグデータ解析システム@FieldEye Managerは、工場全体における設備データの一元管理とモデリングで
データ解析から予兆監視をシームレスに実現します。

@FieldEye Managerとは?なぜ必要?

製造現場のビッグデータを有効活用し、
安定生産を実現するシステム

これまでも製造現場におけるデータ活用は品質向上、コスト削減、生産性向上といった課題に対して活用されてきましたが、最近ではデータ解析・活用の在り方に変化が起きています。
例えば、IoT化が進むことで扱うデータ量は従来とは大きく違ってきました。センサー数が増加したり、データ取得間隔の短縮により生データ量が大幅に増加することで、解析や活用は高度化・複雑化しています。
設備の部分最適から工場全体の膨大なデータを活用した改善活動へシフトしており、データの一元化と連携が大きなポイントになっています。

@FieldEye Managerの特長

データの一元管理とモデリングによる
解析・予兆監視

・複数設備の大容量データを一元管理・連携
・用途に合わせたインターフェース開発
・モデリングによる自動判定
・製造ラインに合わせカスタマイズ対応

@FieldEye Manager導入で解決

「こんな要望をお持ちの方」へおすすめ

・複数設備のデータを解析したい
・現場で設備の目視確認を廃止したい
・品質不良の解析時間を短縮したい
・学習モデルによる自動判定の仕組みを構築したい

※設備からのデータ収集でお困りの方は、弊社のデータコレクションサービスでも支援できます。
設備データ収集・可視化ツール@FieldEye Edge

@FieldEye Manager主要機能

【データ処理】大容量データの高速処理・外部連携

現場で収集した大量の製造データを一元管理して、活用したい!

   ・設備稼働データ、生産データなどを@FieldEye Managerで一元管理(処理例:10,000ファイル/日、最大2,000ファイル/時間)
   ・異常がある場合、メールや電話などでアラーム発報
   ・お客様環境に応じて製造データの連携可能

【検知】リアルタイム異常検知・制御指示

設備異常に気付かず生産することを防ぎたい!

   ・トレンドグラフ:統計的な異常データをサマリ表示。異常をリアルタイムに検知・発報し、すぐに異常内容を確認。
   ・時系列波形:異常点における詳細分析を時系列で確認

【解析】設備の高精度解析

品質不良の要因を色々な角度で解析したい!
技術者による解析時間を短縮したい!

   ・重ね合わせ:設備号機間差や正常・異常データの差異を確認
   ・トリミング:昇降・不安定区間を除外した統計値計算、規格値設定

【活用】学習モデルの構築・自動判定

予兆管理で異常ロットの発生を防止したい!

   ・学習モデル作成:処理済みデータを活用して簡単に学習モデルを構築
   ・学習モデルによる自動判定:異常個所の特定や規格値の設定無しで異常検知が可能

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