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ロボットによるデータ収集・データ解析およびビッグデータ管理

Data Analysis Management

ロボットを用いた、社会インフラや工場設備での検査では膨大なデータが取得できます。その反面、このビッグデータの扱いがしばしば問題となります。
ロボットでの検査は、ロボットの性質上、データ取得の場所など、様々な情報が同時に取得できるため、これらの情報と取得データの関連付けをし、データベース管理することで、検査結果の整理に活用されるだけでなく、設備の経年変化の様子や、欠陥箇所のみをフィルタリングして表示するなど、検査報告書を作成する上で、非常に役立ちます。


操作

従来は、熟練技術者のノウハウに大きく依存した検査となり、非常に精度の高いものでした。しかし、設備の老朽化や、熟練技術者の高齢化に伴う大量退職、 グローバル社会によるコスト削減といった問題に直面し、一定品質で、より多くの場所を効率よく検査するには、ロボットの活用は欠かせません。
ロボットの導入は、これらの問題を解決する潜在的な可能性を秘めていますが、必ずしもロボットのオペレータが検査のためのノウハウを所有している保障はありません。
そこで、ロボットは作業空間の全てのデータを取得し、データベースにこれらの情報を登録することで、オフラインで、熟練技術者が欠陥の有無、経年変化の様子などをデータベース上で検査します。
本技術は、欠陥診断だけでなく、設備や製品の品質エビデンスにも活用可能です。


応用

ロボットを使って検査する場合、そのロボットの作業時間のみ注目し、より高速なシステムを検討しますが、データを取得した後のデータ解析にかかる時間は、あまり注目されません。
本システムでは、ロボットでデータを取得した時点で、基本的なデータ解析は全て終了するため、検査が終了した時点で報告書が作成されます。もちろん、その後、データベース上で詳細な解析を実施することも可能です。
このように、ロボットを活用した検査では、検査にかかるトータルな時間を大幅に短縮することが期待されます。

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