製造業向けBellaDatiビッグデータIoT Analyticsソリューション
製造業向けBellaDatiビッグデータIoT アナリティクス・ソリューションは、あらゆる規模の組織に前 例のないプロセス効率 - および大幅なコスト削減を実現します。
IoTを内部に取り込むだけでは現代の社会では十分ではありません。行動と結果、いずれも効果的であるためには、ビジネスコンテキストが必要です。だからこそ、私たちはBelladati IoT アナリティクス・フレームワーク を構築し、パートナー企業はこのFrameworkを使って、産業と人々のための柔軟なIoTソリューションを構築しています。
製造業向けビッグデータ アナリティクス・ソリューションのご紹介
BellaDati スマートマシン等アセットソリューション
メーカーの効率性は非常に重要であり、オペレーショナル・エクセレンスで競争することは、全体的な戦略の中心となります。バリューチェーンの最も重要な構成要素の一つである機械生産設備は、高い予防保全コストに悩まされており、機械の停止はそれに伴う多大な機会コストを発生させます。メンテナンスサービスは常に重要です。しかし、設備がより複雑になり、自動化されるにつれて、IoTの活用が重要になりました。当社のパートナー企業は、BellaDati IoT アナリティクス・フレームワークを使用して、センサによる機械システム監視と資産の稼働時間を大幅に増加させる予知保全モデリングおよびスケジューリングを組み合わせたソリューションを開発しました。
生産効率を高めるBellaDati アナリティクス
当社のお客様は、BellaDati アナリティクスを使用して、生産効率の継続的な改善をサポートしています。Belladatiは、サプライチェーン、生産プロセス、販売、マーケティングにおいて、改善すべき項目を特定することをサポートします。 BellaDati アナリティクスは、生産における非効率性を迅速に特定し、新しい目標を設定を支援します。BellaDatiの分析機能は、オペレーションダッシュボードの設定に使用されます。管理者はモバイルでリアルタイムにKPI指標にアクセスできます。
プロダクションチケッティングシステム向けアナリティクス
Belladati IoT アナリティクス・フレームワークは、生産ラインの稼働率向上に貢献します。当社のお客様は、BellaDati アナリティクスを使用して、リアルタイムの運用ダッシュボードを使用した問題解決のターンアラウンドタイムの追跡、トラブルチケット（システム障害）の分析、異なる工場ロケーションのパフォーマンス比較、予測保守のための追加入力などを可能にする工場のチケッティングシステムを構築しています。製造情報システムからの関連データは、BellaDatiのデータベースにロードされます。
製造・予測向けBellaDati IoT アナリティクス・ソリューション
温度、水分、Acc1_1x_Amp, Acc_1x_Phase, Acc2_1x_Amp, Acc2_1xPhase, ClampingPressure, OilFlow, OilPressure, OilTemperature, Puls_1x_Amp, Puls_2x_Ampなどの各種センサーからのデータ収集に当社の高精度IoTデータ収集装置（ミドルウェア）が利用されます。
当社の高精度なIoTデータコレクター（ミドルウェア）を活用しました。
- 運用ダッシュボードでセンサーの状態や値をリアルタイムに監視
- センサーのリアルタイム値を監視し、セミクリティカルな値に達した場合にアラートを発生
- 履歴値の表示
- 修理にかかる時間を予測し、クリティカルな値に達するまでの未修理時間を測定
- 当社のソリューションを使用し、生産中のエンジンの品質を監視が可能 BellaDati IoT Data Collectorは、AmpとPhaseを測定できるセンサーからデータを収集します。データは30シリーズ（各シリーズは150データポイント）ごとに収集されます。データはBellaDatiデータベースに保存され、平均値、中央値、標準偏差が計算され、可視化され、キャリブレーションと比較されます。
- 予測因子と故障の相関を算出し、故障予測因子の特定と故障の未然防止を図る
生産監視向けアナリティクス - エンジンの品質
当社のソリューションを使用し、生産中のエンジンの品質を監視が可能です。BellaDati IoT Data Collectorは、AmpとPhaseを測定できるセンサーからデータを収集します。データは30シリーズ（各シリーズは150データポイント）ごとに収集されます。データはBellaDatiデータベースに保存され、平均値、中央値、標準偏差が計算され、可視化され、キャリブレーションと比較されます。
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