【三菱电机】e-F@ctory | 智能制造实时数据分析工具Realtime Data Analyzer

实时数据分析工具是一个可简单实现生产现场预防性维护、品质改善等的实时数据分析、诊断软件，并通过AI技术和各种统计学算法来实现对于生产现场数据的灵活运用，为提高顾客的企业价值做出贡献。

“黑科技”解密

BLACK TECH

■ 通过一个软件同时实现离线分析和实时诊断

■ 配备AI技术和各种统计算法

■ 通过GUI可以更有效率地实现无需程序的离线分析/实时诊断

一

同时实现离线分析与实时诊断

01 实时诊断

可通过生产现场的数据实时检测出不良/异常的征兆，从而迅速地实施对应/改善。

・通过AI对不间断发生的数据进行诊断

・当检测出异常征兆时立即向现场发出指令（反馈）

02 离线分析

为了实现高度准确的实时诊断，需根据对生产设备、装置的了解，分析过去的数据，通过与过往离线数据的对比分析得出正确的诊断规则。

・通过简单易懂的GUI操作，使用AI与统计学算法来实现过往数据的对比

・仅需要通过诊断方法设置参数，即可以无需程序生成诊断规则

二

配备AI与各种算法

01 类似波形识别

Before

基于经验者的感觉/经验等人为因素来进行判断。单纯的上下限判定会发生遗漏异常征兆的情况。

After

通过AI进行波形类型的学习/识别，检测出【与平时的不同】，即使不依靠人为的判断也可以实现预防性维护和品质管理。

02 MT法（马氏田口法） 

Before

对于与多个数据相关的异常，阈值的设定过于困难（发生遗漏异常征兆） 。基于经验者的感觉/经验等人为因素来进行判断。

After

将正常运行时的数据分布作为基准，当发生偏离基准时，判断为检测出【与平时的不同】。可通过多组传感器数据检测出仅使用一个传感器数据（上下限）无法检测出的异常。并且，由于可以将偏离马氏距离的程度进行数值化，可定量地检测出异常征兆。

03 多元回归分析

Before

有些数据需要拆解、破坏产品或设备才能测量,有些则要停止设备进行检查而导致生产线停机,设备运行率下降。

After

对于平常无法测量的数据（目标数据），通过可以测量的多个传感器数据进行该目标数据的计算公式预测,根据实时数据和预测公式进行产品质量和设备异常的分析。

三

通过GUI，无需编程即可实现高效的离线分析/实时诊断

为数据分析/诊断的各阶段工作提供有力支撑，以实现效率化。

无需变更设备的控制程序，也无需对已导入的设备进行调试。

*GUI（Graphical User Interface图形用户界面）

以科技创新引领产业变革。三菱电机将大数据、AI人工智能技术等领先科技导入e-F@ctory智能制造解决方案中，为生产现场提供先进制造工具和架构，提升生产效率、降低能耗、满足柔性制造，打造领先一步的“智能工厂”。