SenseyePdM-150人年の研究開発の製品

前回の投稿では、何年にもわたって予知保全について学んだことを、今日行うすべてのことにどのように適用してきたかを見てきました。ここでは、この経験と理解のすべてが、SenseyePdMを市場の主要な予知保全製品にした方法を探ります。

経験年数

前述したように、Senseye PdMは、予知保全に専念して費やされた150人年以上の研究開発時間の結果です。主要なデータサイエンティストのチームに加えて、さまざまな業界の専門家、機械エンジニア、状態監視の専門家のスキルがなければ、それを構築することはできませんでした。また、航空宇宙産業と防衛産業（安全、保守慣行、予知保全技術の文化における世界的リーダー）で30年間働いてきた私たちの創設者の予知保全に関する幅広い知識と経験も、非常に貴重であることが証明されました。

このレベルの経験と伝統を最先端の機械学習テクノロジーと組み合わせることで、Senseye PdMは真にユニークなソリューションになります。これは、提供できる深いドメインサポートとコンサルティングによってさらに効果的になります。

ユーザーを念頭に置いて設計

Senseye PdMは、他の予知保全製品とは異なり、それを使用する保守エンジニア向けに設計されているという点で独特です。私たちはこれらの人々がどれほど忙しいか知っています。そのため、使用するセンサーデータを手動で継続的に確認する必要はありません。また、監視するすべてのタイプのマシン用にカスタムモデルを開発する必要もありません。代わりに、人間の介入を必要とせずに、マシンごとに忠実度の高いモデルを自動的に作成します。

これは、重要度の低いマシンであっても、特定のプラント内のすべてのマシンに予知保全を適用できることを意味します。 AI、機械学習、統計モデリング、予測、データマイニングを組み合わせて使用​​することで、システムは機械データを自動的に分析し、結果を歪める可能性のある環境ノイズをキャンセルして、機械の状態を正確に確立し、その劣化を予測できます。

この分析の結果は、SenseyeのAttention Engineに送られます。これは、各マシンのAttentionIndex®を生成する独自のアルゴリズムです。アテンションインデックスが十分に高いと、アテンションエンジンは、メンテナンスエンジニアの注意を問題のマシンに向けるケースを生成します。

また、メンテナンスチームは、探しているものを見つけるために大量のデータをトロールする時間がほとんどないことがわかっているため、Senseye PdMは、知る必要のあるすべてのものを明確でわかりやすい形式で提示し、速度と精度。

先生の哲学

私たちの経験から、PdMとは何か、そしてPdMがどのように機能するかについてほとんど本能的に理解することができました。つまり、Senseye PdMは、メンテナンスの専門家がマシンの世話をするのに役立つ意思決定支援システムであると考えています。そして、この見解は、私たちが行うすべてのことを支える哲学の基礎を形成します。

ここに、アプリケーションの設計とその成功が依存する分析の背後にある3つの指針があります。

1-注意を促す

アプリケーションとそれをサポートする分析の主な目的は、アプリケーションを必要とするマシンにユーザーの注意を集中させることです。

2-意味に焦点を当てる

アナリティクスには、意味のあるものを生成するための優れたデータ、高品質のアルゴリズム、および豊富なコンテキストが必要です。ただし、製造環境ではコンテキストが制限されていることを認識しているため、利用可能な最小限のコンテキストで分析を可能な限り効率的に機能させることに重点を置いています。

3-ユーザーをモデル化する

限られたコンテキストを、ユーザーからの追加のコンテキストで補足します。分析をユーザーに集中させることで、たとえば、ユーザーの関心やマシンの状態を予測することができます。また、ユーザーにアクセスできるため、ユーザーのフィードバックを使用して予測を最適化できます。

これらの3つの原則はそれぞれ、長年の直接的な経験から生まれた予知保全の深い理解に基づいています。そして、それがPdM問題に対するSenseyeのアプローチをユニークなものにしているのです。

次の最後の投稿では、予知保全の将来がどのようになるかを検討します。それまでは、Senseyeの舞台裏で何が起こっているかについて詳しく知るために私たちに連絡するか、ホワイトペーパーをダウンロードすることができます-Senseye in Depth：なぜ予知保全はそれほど難しいのですか？ -詳細については。