AIの導入に、大規模で長期にわたるプラットフォーム構築は必ずしも必要ありません。弊社の予測ソフトウェアは、現場にすでにあるマイコン・PLC・産業用PCの上でそのまま動作します。クラウド不要、GPU不要、新たな設備投資も不要です。
Entrox Systemsは、DLRドイツ航空宇宙センターのAI研究グループを母体とするスピンアウトプロジェクトです。DLRで培われたリザバーコンピューティング技術の産業現場向け技術開発を進めています。
ドイツを拠点に事業を展開しています。
産業現場には、計測コストが高い、あるいは事前に知ることができない重要な値が多く存在します。弊社のAI技術は、既存センサーのデータからパターンを学習し、必要な値を予測します。
ソフトウェアとしてお客様の機器に実装可能。産業用PCからマイコンまで対応し、専用ハードウェアは不要です。
小型・安価なデバイス上で動作。クラウド接続不要で、データは現場に留まります。
小さなデータセットからでも高精度なモデルを構築。学習データが蓄積されるまで何年も待つ必要はありません。新しい設備や新製品にもすぐに適応します。
推論はサブミリ秒で完了するため、高速で動作する機械やリアルタイムの制御ループにも追従できます。10kHzを超える振動から緩やかなプロセスまで、幅広い周波数帯域に対応。モデルの学習も数秒で完了します。
単一の汎用モデルではなく、製品・グレード・運転条件ごとに最適化したモデルを構築。多品種少量生産でも精度を保てます。
モデル構造が数式として完全に可視化可能。予測根拠の追跡・検証ができます。
既存の物理式・経験式をベースに、AIが残差を補正するハイブリッドモデルも構築可能。
あらゆる産業現場の課題に対応する、4つの予測ソリューション。
既存センサーの信号から、測定困難な値をリアルタイム推定
物理センサー、ラボ分析、設置困難な箇所での計測を、ソフトウェアで代替。
設備の「正常な挙動」を学習し、異常の兆候を早期に検出
正常データのみから学習し、劣化の兆候を早期に検出。
センサーデータから設備の残存寿命を予測し、計画的な保全を実現
固定スケジュールではなく、実際の状態に基づく保全計画。
どの変数が、どの時間遅れで、どのような非線形関係でプロセスに影響しているかを数式として可視化
ベテラン知見のデータ検証と技術伝承の支援ツール。
既存のハードウェア上で動くソフトウェアとして納品します。追加機器もクラウド接続も不要です。
学習済みモデルは、C言語やPythonなど、お客様の環境に合わせたコードとして納品します。ソースファイルまたはビルド済みライブラリの形式で提供します。リソースの限られた環境ではOSに依存しないため、同じモデルが、ベアメタルやRTOS上のマイコンから、PLC、エッジゲートウェイ、産業用PCを経て、Linuxベースのエッジサーバーまで、幅広く動作します。GPUや専用アクセラレータ、追加のハードウェアは必要ありません。
モデルをお客様自身で再学習したい場合に、グラフィカルインターフェース付きのデスクトップツールを提供可能です。再学習したモデルは、初回納品と同じ形式で書き出せます。
現場にすでにある機器の上で動かし、大規模な展開を決める前に、一つのユースケースで効果を確かめられます。多額の初期投資や、長期にわたる統合作業なしに、AIを導入できます。
測定困難な品質パラメータをリアルタイム予測。分析待ち時間の削減、不良品の早期検出を実現します。
ポンプ、コンプレッサー等の異常を早期検知。計画外停止の防止、保全コスト削減に貢献します。
運転条件から品質・効率を予測。試行錯誤の削減、ベテラン知見のデジタル化を支援します。
製品・ラインごとに個別モデルを数分で構築。多品種少量生産への柔軟な対応が可能です。
どの変数が、どの時間遅延で、どのような相互作用を通じて予測に影響しているかを把握。異常や品質変動の要因特定を支援します。

AI、機械工学、事業開発

AI、アルゴリズム開発

AI、ソフトウェア開発
弊社の母体となる研究グループは、DLRドイツ航空宇宙センターに所属し、国際的な共同研究を行っています。
掲載誌:IEEE、Elsevier、Springer 等の主要学術誌
研究から実用化まで一貫した開発体制を構築しています。
貴社の実データを用いた小規模実証テストを実施し、実環境での効果を実証いたします。最終的には、貴社のプロセスに最適化された、既存デバイス上で動作するAIソフトウェアになります。お気軽にご相談ください。
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