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IoTやAIの技術の進展により、大型機械の故障予知や異常検知への取り組みが進んでいます。この記事では、具体的にどのような手法で故障予知を行うのか、その際の注意点は何かを解説していきます。 異常検知とは 異常検知とは、計測値を機械学習させることにより異常な状態を検知するための手法です。例えば、通常とは異なる動作や音などは異常検知の対象となります。 異常検知は、機械学習を用いることで、さまざまな場面で応用されており、産業機械の稼働状況や画像による製品異常の検出などにも利用されています。また、異常の有無を検知するだけでなく、現在ではデータ分析を行うことによる故障予測も可能です。 IoTやAIを活用して異常検知するには前提が必要 異常検知にIoTやAIをなどの情報システムの導入を検討している企業、予知保全システムの構築を検討している企業は増加傾向にあります。 しかし、IoTやAIを導入するうえでは

株式会社ミツワケミカルは、昨年に60周年を迎えたプラスチック成形の企業です。自動車関連事業を中心に展開しており、生産拠点としてタイ・フィリピンの2工場を構えます。 海外拠点を前提に業界に先駆けてクラウド利用を進められ、現在では業務の大半をSaaSで運用しています。そんな中、2023年6月より生産計画業務に最適ワークスを導入しました。 生産計画DXをはじめとしたDXを積極的に推進する理由を、ミツワケミカル代表取締役社長の神保様にお話を伺いました。 （最適ワークス導入の背景については、こちらをご覧ください） 株式会社ミツワケミカルについて 1962年、神奈川県にプラスチックの一貫生産メーカーとして創立して以来、プラスチックの多様化・高度化に併せ、精密金型製作から二次加工 (塗装・印刷・レーザーマーカー・組立等) まで一貫して開発・生産可能なメーカーとして発展。 1994年7月には、フィリピンマ