今回は、国土交通省主催の「インフラ施設管理AI協議会」（※前回記事参照）で注目いただいた、弊社独自開発システム「CBM‑X」を少しご紹介します。
CBM‑Xは、AIと相関抽出法を組み合わせた次世代の保全システムです。 従来の予兆保全では捉えにくい「劣化の要因」を自動で推定し、現場装置の寿命延長を実現します。

CBM-X ３つの特徴

▽振動波形の解析

振動データの指標に加え、FFT・エンベロープ・エンベロープFFT・3Dグラフなど、 従来の解析手法に対応した可視化機能を提供。 振動解析技術者にとって有益な情報を、わかりやすく表示します。

▽相関抽出法による劣化要因の自動推定（特許）

従来の解析手法では判定が難しい要因を解決することが可能になりました。 故障に至る前に早期対処することにより設備ライフサイクルの延命が可能です。

▽ＡＩによる異常診断

AIの教師なしモデルの1種であるオートエンコーダという手法を使って 正常な波形の復元を学習させることにより、異常な波形を検知します。

また、特許を取得している相関抽出法により、 こんなことが実現可能です。

  1. グリス注入時期の判定
  2. 劣化要因の自動推定
  3. 設備ライフサイクルの延命


もっと詳しく知りたい方はぜひ、当社webサイト商品ページを ご覧ください。CBM-X詳細
「どんな風に作っているんだろう？」「私も携わってみたい！」 もし、そう感じて頂けたらとても嬉しいです！ ぜひご応募ください！