異常検知と予知保全
ソリューション
Progress DataRPM
2019.12版

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背景～質の高いオペレーションを維持するために～日本の製造業を支えている各種機械は精密かつ繊細で、わずかな不調も許しません。そのため、機械を含めた工場設備の点検は、莫大な費用と労力が投資されてきました。
これまでの保全対策「一定の期間が経てば故障していなくても取り換える」
時間基準保全

これからの保全対策「適切な時に適切なメンテナンスを行う」
異常検知と予知保全ソリューションソフトウェア

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DataRPMの概要
DataRPMは機械(設備)単位で異常検知、予測を行います。そのため対象機械にはいくつかのセンサーが取り付けられている必要があります。

設備1

センサー1
センサー2
センサー3
センサー4

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①異常検知DataRPMの概要

センサー値

センサー値

アップロードしたデータ

時間
ユーザーがプログラムを書くことなく、ワンクリックで①②を実現します。

時間

センサー値

②異常予測

時間
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①異常検知DataRPMの概要

センサー値

センサー値

アップロードしたデータ

時間
ユーザーがプログラムを書くことなく、ワンクリックで①②を実現します。

時間

センサー値

②異常予測

時間
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①異常検知
ステージ2

センサー値

ステージ１

ステージ分けを自動で行う機能は他の製品にはない特徴です
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時間データのアップロード
データフォーマット
Time

Asset01-01-2017
00:00

Line_A

Sensor1

Sensor2

Sensor3

Eventname Eventvalue

6.032682.564679.56456

Anomaly001-01-201701:00

Line_A

6.056832.645639.56125

Anomaly001-01-2017
02:00

Line_A

6.70453

2.45165

9.34621

Anomaly

101-01-2017
03:00

Line_A

6.49593

2.897239.08754

Anomaly

101-01-2017
04:00

Line_A

6.547812.15677

9.60236

Anomaly001-01-2017
05:00

Line_A

6.347812.789459.5046

Anomaly001-01-2017
06:00

Line_A

6.67894

2.07896

9.10345

Anomaly

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②機械学習異常予測
過去データを基に故障前の規則性を学習する【学習中】
故障前に小さい波が3つ来て、大きい波が2つくる...

故障

以下の波形が来た場合の故障発生確率は？
故障が起きる可能性
50%
25%
80%
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DataRPMを利用した自動分析の流れ
モデルの再構築

データ収集

データ
プレパレーション・データの同期・欠損値の補完・間引き

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DataRPM分析①異常検知と②異常予測を自動分析

検証
DataRPMのUIで結果確認↓
保全のための計画

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項目のマッピング

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10コグニティブフロー
自動で解析が進みます

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異常検知
普段より閾値を超える回数が多かった日が並ぶ

この日は異常０個のはずが2個検出された

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12異常検知の詳細
棒グラフの高さは異常の数を表す

ステージ毎に異常を検知

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13異常検知の詳細期待値以上(以下)のものを検出

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異常予測
DataRPMが予測したイベントが並ぶ

どのセンサーが予測に一番寄与したか

異常が起きる前のパターン表示

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日々の状態監視

緑→黄→橙→赤異常の数が増えている

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外部ツールを利用したダッシュボード
RESTAPIでBIツールと連携させることで現場で役立つダッシュボードを作成することができます。

irai_east_prod_progress@ashisuto.co.jp

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DataRPMの導入例～自社工場の監視～複数ある工場の稼働状況
をDataRPMで一括管理

Warning

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DataRPMの導入例～保全サービス～
DataRPMご購入のお客様が、納品した機械の交換タイミングをお知らせ
する保全サービスにDataRPMを使用

A社に納品した機械

B社

C社

D社

E社

F社

G社

H社

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DataRPMが選ばれる理由
1

2

ワンクリックで複雑なデータ解析を実行
プログラムをいちから書く必要はありません

異常検知と予測、2つの側面から設備保全にアプローチ
異常検知と予測は別々のアルゴリズムを採用しており、異常のとりこぼしを防ぎます。

解析の中身が見える！
3

BIツールの機能も搭載しているため、解析途中の結果を可視化することが可能です。最終結果が示す意味を理解することに繋がります。

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DataRPM環境構築例

お客様がお持ちの環境(クラウド、オンプレミス)に、DataRPMをインストール致します。
データ量によって必要サーバー数が異なります。

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Prevent Breakdowns In Connected Cars

Meet SLAs For Commercial Washers

When To Send Replacement Set-top Boxes

Predict Quality Issues On Assembly-Line

Predict Part Failures & Breakdowns of Cars

Predict Failures of Industrial Washing
Machines

Predict Failures of Set-top Boxes

Minimize Downtime For Gas Turbines

Optimize Locomotives forLowering Fuel, Emissions & Noise

Efficiency Of Heavy Machineries

Increase Yields & Minimize Scraps inHealthcare Equipment

Predict Failures of Gas Turbines

Predict Triggers / Mis-Triggers / NonTriggers

Detect Transmission Anomalies, Learn
Driving Pattern Impacts & Oil Quality on
Warranty

Predict Quality Issues & Identify Data Gaps

Reduce Rework on Assembly Line for
Automotive

Automated Inventory Stocking for Parts ofSemiconductor Manufacturing Equipment

Root Cause Analysis for Identifying Quality
Issues with Semiconductors

Prevent Failures & Improve Efficiency ofPumps & Other Rotating Equipment

Detect Components & Configurations
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Issues

Predict Part Inventory Requirements 22byGeography

Detect Anomalies that arePredictors of Quality

Predict Failures & Detect
Efficiency Predictors

Select Use Cases | All Data Driven

Minimize Bad Quality & Recalls in
Automotive Assembly Line & Paint Shop※本資料に記載している情報は、2019年12月現在のものです。
※本資料の内容は、今後予告なく変更されることがあります。
※Progress DataRPMは、Progress Software及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。
※文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。

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