異常検知AI
SigmaBrainの異常検知AIは、設備データ・センサーデータ・画像・検査結果・業務ログなどをもとに、
故障兆候・品質異常・運用逸脱を早期に検知。
人の勘や目視では見逃しやすい異常の兆しを捉え、停止リスク・不良流出・機会損失を抑える実務直結型のAI基盤です。
現場で機能する
異常検知を支える、
3つの要素
設備の稼働データ、温度・振動・電流などのセンサ値、検査実績、作業ログを統合し、「正常な状態」を多面的にモデル化。
閾値監視では捉えきれない微細な変化や複合的な異常兆候を検出します。
単純なルール判定ではなく、時系列変化、パターン逸脱、画像特徴の差分などをもとに異常を検知。
設備故障予兆、品質ばらつき、作業逸脱など、現場で本当に困る異常を対象に実装します。
異常発生時の通知だけでなく、対象設備・対象ロット・関連条件・直前変化を紐づけて可視化。
現場が「何が起きたか」「どこを見るべきか」を即座に判断できる運用基盤として機能します。
01.
温度、振動、電流、稼働履歴などから設備状態の変化を継続監視し、故障前の兆候を早期に検知。
突発停止や緊急対応を減らし、保全の計画性と設備稼働率を高めます。
02.
検査データ、製造条件、画像データなどをもとに、通常と異なる品質傾向を検知。
閾値内でも起きる“違和感”を捉え、手遅れになる前に不良の拡大や流出を防ぎます。
03.
作業ログや業務履歴をもとに、通常と異なる処理順、入力漏れ、運用ルール逸脱を検知。設備だけでなく、人や業務プロセスに起因する異常も可視化し、現場全体の安定運用を支えます。
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