Customer Cases

Health & Elderly Care Management

 

ご家族の方や行政担当者による遠隔地からの健康状態の把握、未病対策、見守りに役立ちます。企業では労務管理にも役立てようとしています。心拍計、脈拍計、血圧計、体重計、体温計、活動量計、血糖値計、体組成計、睡眠時間のほか、スマートフォン内蔵センサーの利用可能なデータをワイヤレスでリアルタイム収集、BigDataを蓄積していきます。遠隔地からもリアルタイムに健康状態を把握でき、健康状態に異常があれば複数の方に通知することが可能です。
例えば、毎日の朝/夜のリアルタイムの血圧値や心拍値で、平常時数値より外れていると遠隔地にいるご家族や行政担当者に連絡通知が送られ危険な状態にならないようにサポートができます。また、心拍値を活用して心拍変動時系列からストレス指標を見ていくことができるため、労働時間と相関させたりすることで、過労を防止します。データを蓄積していき、そのデータを活用してAI(Machine Learning)Modelを開発することで個々の体調状態予測が可能になります。

 

 

Solar power generation Facilities Management

太陽光発電設備の接続箱(入力DC、出力DC)、パワーコンディショナー(入力DC、出力AC)、変圧器(入力AC、出力AC)のデータを収集し、時系列の波形に並べて可視化することで、遠隔監視を可能にします。また、環境センサー(温度、照度)とオープンデータ(気温、照度)を集めることで、発電力量の予測をし、実績値と乖離があった場合に異常として検知し通知することで、異常検知を可能にします。
また、そのデータを利用して、太陽光発電設備の故障の予兆・予測をすることで予防保全につながります。遠隔での故障診断になり、保守保全管理を効率化することができます。

Smart Factory

工場では、製品の企画を立て、製造計画を立て、生産ラインで製品化を実施していきます。製造実行管理システムにより設備を制御管理しながら計画通りに生産をしていきます。また、製品企画の通りに製品化されているのかを品質管理システムで管理しながら計画された生産工程をこなしていきます。突然の生産ラインの電気機械の故障により、生産の遅れが出ることがあります。また、生産ラインでは、電力消費のコスト削減や不良品生産防止をして、生産製品の利益に影響する原価をより低減しなくてはいけません。そのために工場内のIT化を進めてきましたが、全体を予定通りに効率良くするためには、各生産ラインの各システム、電気設備の大量のデータをリアルタイムに収集して分析・解析、また、生産効率の瞬時の可視化をしなければ生産効率の向上にはつながりません。また、より安定した生産を継続していくためには、蓄積した大量のデータを利用してAI Modelを開発して、より効率の良いスマートファクトリーを実現します。しかし、それを実現するためには、各生産ラインの複数設備稼働ログ、複数各システムデータ、各消費電力のデータを統合しないと活用できないため現場では、手作業でデータを必要に応じて集計をしていましたが、生産効率化をより向上させるためには全く間に合いません。そこで、リアルタイムにデータの最適化とAIを利用した生産工程のリアルタイムな把握、及び、生産予測、生産ラインの電気設備の故障防止を行う必要があります。

Automotive Management

自動車分野では、車載データ(ODB2等)から走行データ(速度、加速度、角速度、等)を集めることで、急ブレーキ・急発進・急カーブなどの危険運転を判別し、その車のドライバーの運転技能を評価することが可能です。また、ドライバーからウェアラブルセンサーや非接触センサーを活用してバイタルデータ(心拍数、RRI等)とGPSデータを計測・収集することで、業務車両・ドライバーの位置情報管理と共に、健康管理が可能になります。これにより、体調不良を検知・予兆検知・予測することで、事故防止に役立てます。また、車の走行データ・天候情報・属性情報(耐用年数、等)を計測・収集し、故障発生の記録データと統合し分析・解析を行うことで、車のリアルタイムな故障予測を可能にします。