CBMとAIによる予兆検知で、ダウンタイムを最小化 AIによる予兆検知を活用した新しい状態基準保全（CBM）サービス「MVS（Machine Vibration Sensing）」を提供開始。産業機械の異常を早期に検知し、突発的な停止を防ぎます。 サービスイメージ なぜ今、AIによるCBM（状態基準保全）が注目されるのか？ ・設備の老朽化によるトラブル増加 ・保全人材の不足と属人化 ・故障による生産ロスの拡大 これらの課題に対し、AIを活用した予兆検知が現場の生産性を大きく高めます。 予兆検知に活用されるAI・センサー技術とは zeacontag AIがセンサーから取得した微細な振動・動作データを解析し、異常の兆候を検出します。非接触で高精度な検知が可能なmmWave（ミリ波）センサーなどを活用し、粉塵や油分の多い環境でも安定して稼働します。 AIが現場で異常を検知する仕組み センサーデータをクラウドに送信せず、現場のエッジデバイス上でAIがリアルタイム解析を実行します。これにより即時検知とセキュリティ性を両立します。 AI活用のメリット ・リアルタイムで異常を検知 ・情報漏洩リスクの最小化 ・通信コストの削減 ・ネットワークに依存しない安定稼働 CBM（状態基準保全）とは？AIによる新しい運用の形 zeacontag CBM（Condition-based Maintenance）は、機械の状態を監視し、異常兆候が現れたときに保全を行う手法です。AIによる解析を組み合わせることで、最適なタイミングで効率的なメンテナンスを実現します。 予兆検知によるCBM運用のステップ 1. センサーによる常時モニタリング 2. AIによるリアルタイム解析 3. 異常傾向の検出（振動・動作変化など） 4. 予兆通知と保全提案 CBM・予兆検知に関するよくあるご質問 Q CBMとは？ A 機械の状態を常時監視し、異常を検知した時点で保全を行う仕組みです。AIの導入により精度が飛躍的に向上します。 Q どのような機械に対応できますか？ A モーター、ポンプ、ファンなどの回転機器を中心に、振動・動作変化が予兆となる設備に対応します。 Q AIの学習精度はどのように高めますか？ A 正常稼働データを継続的に学習し、各現場に最適化されたモデルを構築します。 CBM AIモデル開発のPOC及び共同開発を募集しています zeacontag ・収集期間：1〜3週間程度 ・対象データ：正常稼働時の振動データ 収集したデータはAIモデル開発のみに使用し、厳重に管理します。機密保持契約（NDA）を締結し、安心してご協力いただける体制を整えています。