空調・冷熱機器の突発故障による事業機会の損失を軽減します。
空調・冷熱機器の正常運転データを一定期間遠隔監視クラウドに収集し、学習モデルを作成。その学習モデルと評価対象データを比較することで異常に至る予兆を検出します。故障前の整備が可能になり、突発故障による機器停止を未然に防ぎます。
特長1
データ解析技術の局所部分空間法を用いて正常運転時の運転データ(温度、圧力、電流データなど)を一定期間学習。現在の運転データとの差異を数値化することで、冷凍サイクルに関連する異常*の兆候を検出します。
特長2
店舗・オフィス用パッケージエアコン(シングル・ツイン)、冷凍機/チラーの故障兆候データの分析と予防保全の実施により、突然の故障による事業損失(生産停止・歩留まり・食品廃棄損など)の低減や機器の安定稼動に貢献します。
特長3
専門性の高い人材を要していた定期点検を機械による定時データ点検にすることで診断精度を向上。属人化を防止し、かつ省人化が可能になります。
特長4
軸受け摩耗を検知することで、現在の時間基準から状態基準によるオーバーホールの実施が可能です。それによりオーバーホールの回数が減って、LCCが低減します。
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