アズビルのAIベースのCBMプラットフォーム「BiG EYES MM」は、生産ラインのセンサーデータ、PLCやDCSなどの制御システム内データ、電流計や振動計など機器管理用センサーデータなどの多様なデータを使い、AIがリアルタイムに設備状態を判定して予兆保全を実現する。
AIオンライン異常予兆検知システム「BiG EYES」で培った予兆検知技術を設備管理分野に応用し、AIと計測制御技術を融合した「自律型・設備管理」のコンセプトのもと開発し、TBMからCBMへの移行を加速し、将来的にはメンテナンス時期の予測までを視野に入れたものとなっている。
多変数間の相関の崩れに着目して高精度の予兆検知ができる「NRAF」、多変数時系列データのロット間の際に着目した「MTSA」、多変数の時系列データを稼働パターンごとにクラスタリングした単位空間からの乖離度による「TCAS」の特長の異なる3つの機械学習アルゴリズム、予兆検知手法を搭載し、機器の原理やセンサーの有無などに応じて網羅性の高い予兆検知システムが構築可能。
システムは、サーバー、ビューア、コンフィギュレータの3要素で構成。導入時には、規模に応じてサーバーとビューアのユーザー数が増減可能で、スケーラブルなシステム構築によりエンタープライズ環境で使用可能となっている。
