正常時の音の音圧(音の大きさ)、周波数より音の特徴量を抽出し、機械学習によりクラスタ分割を含むモデル化を行います。ある音を測定した際に最も適合するクラスタモデルからの乖離値を計算することで正常時の音との乖離を求め、異常を検知します。
自動車部品の出荷検査のうち、検査員の聴覚検査(官能検査)への適用事例をご紹介します。
異音検知をモーター又はモーターを組み込んだ商品の出荷検査業務に適用する事例をご紹介します。
製油所や化学プラントなど、広大な敷地に設置された設備の巡視点検業務に異音検知を活用する取り組みをご紹介します。
専用マイクの特徴を生かして大型機械の構造部品の歪み・緩みからくる不調データを収集し、予兆分析に利用する事例をご紹介します。
鉄道車両の定期検査で作業員が聴覚で判断していたモーター固有の異音を解析/見える化する事例をご紹介します。
故障率の低い装置の動作音を蓄積し、音の比較や乖離値の経時変化から個体差を見える化する事例をご紹介します。
風力発電機の遠隔監視に関するニーズや課題に対する取り組みをご紹介します。
原材料が流れ続ける生産加工ラインで加工機械の異常をいち早く検知し、不良品や廃棄品の低減に繋げる取り組みをご紹介します。
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