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合同会社 設備技術研究所



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2024.01.11

設備のリスクを評価して課題を解決

当社は、プラントや設備のリスク解析や評価にAIやIoTなどの技術を活用するために、以下のような調査や研究に取り組んでいます。

 1. データ収集とセンシング技術の開発
    プラントや設備からのリアルタイムデータを収集するためのセンシング技術の開発が必要です。
    IoTセンサー、カメラ、無線通信などの技術を組み合わせてデータを収集し、クラウドやエッジデバイスに送信する方法を研究します。
 2. データ管理と統合
    収集したデータを効果的に管理し、異なるデータソースを統合するためのデータベースやデータ統合技術の調査が必要です。
 3. 機械学習とデータ解析
    データからリスクを解析するために、機械学習アルゴリズムやデータ解析手法の研究が必要です。
    異常検知、予測モデリング、パターン認識などの手法を採用して、設備の異常やリスクを検知します。
 4. セキュリティとプライバシーの考慮
    収集されるデータのセキュリティとプライバシーについての調査が重要です。特に重要な情報が含まれる場合、これらのデータを適切に保護する方法を検討する必要があります。
 5. モデルの信頼性と透明性
    開発されたモデルがどれほど信頼性があり、透明性があるかを検証する研究が必要です。特に意思決定に影響を与える場合、モデルの説明可能性が求められます。
 6. 実証実験と適用
    開発した技術を実際のプラントや設備で実証し、効果を確認する実証実験が必要です。
    現場での適用に向けた課題や改善点を特定し、システムを最適化するための研究を行います。

これらの調査や研究を進めることで、AIやIoTを活用したプラントや設備のリスク解析と評価がより効果的に行えるようになります。

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