IOT PREDICTIVE MAINTENANCE
predictive
IoT設備予兆保全・故障予測AIシステム
振動、温度、電流などのIoTセンサーデータを時系列AI(LSTM)でリアルタイム分析し、設備の故障や異常を数日前に予兆検知して突発停止を40%削減する予兆保全システム。
# Time-Series Forecasting# IoT Sensor Data# LSTM# Grafana# Prophet
契約形態受託開発
開発体制4名
開発期間4ヶ月
注目機能
コアシステム機能一覧
エンドユーザーおよび企業管理者の双方に最適化されたモジュール設計
01
保全エンジニア側
- 設備健全度ステータスダッシュボード
- 故障予兆アラート即時通知
- 残存有用寿命(RUL)高精度推計
- 自動保全ワークオーダーチケット発行
4 機能
02
IoT・AIエンジン側
- 高頻度センサーデータ自動集約 (MQTT)
- LSTM / Transformer時系列異常検知
- 音響・振動スペクトル周波数解析
- ベースライン自動学習スコアリング
4 機能
03
工場長・管理側
- 工場全体の設備稼働率(OEE)アナリティクス
- 保全コスト削減効果ROI可視化
- センサー機器正常稼働モニタリング
- CMMS / ERP保全管理システム自動連携
4 機能
対応範囲
プロジェクト開発フロー
フェーズ 01
要件定義
フェーズ 02
UI/UXデザイン
フェーズ 03
時系列AIモデル構築
フェーズ 04
開発
フェーズ 05
単体・結合テスト
フェーズ 06
運用・保守
Tech Stack Architecture
プロジェクト使用技術スタック
開発言語＆フレームワーク
Python, C++, TensorFlow Lite
AIツール＆GenAIモデル
Prophet Time-Series, Edge Impulse ML, Antigravity IoT Predictor, Gemini 1.5 Flash
データベース＆ベクトル検索
InfluxDB Time-Series, PostgreSQL
インフラ＆クラウド基盤
MQTT Broker, AWS IoT Core, Docker Edge
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