予知保全
予知保全は、データ分析と機械学習を用いて問題を早期に検知することで、ダウンタイムと修理コストを削減し、信頼性と生産性を向上させます。
背景と課題
産業機器や電気機器は、多くの場合、世界中の顧客サイトに導入されており、稼働時間は業務にとって非常に重要です。OEMは予知保全に注目していますが、一般的に次の4つの課題に直面しています。断片化されたデータ収集（プロトコルとフォーマットの混在、コレクターの制限）、低品質なデータ（ノイズ、無効なレコード、単位の不一致）、複雑で高コストな接続（特に有線ネットワーク）、そしてデータセキュリティとプライバシーのリスクです。
解決策
InHand Networksは、予防保守のための「クラウド＋エッジ」ソリューションを提供しています。複数の産業用プロトコルをサポートし、強力なエッジコンピューティング機能を備えたIGエッジゲートウェイとECエッジコンピュータは、現場の様々なデバイスからデータを容易に取得し、データを検証した後、クラウドにアップロードします。
機能
常時監視
デバイスの継続的なオンライン状態監視とデータ収集。
プロトコル変換
様々な種類の産業機器との接続、数百種類の産業プロトコル間の変換。
エッジAI
データ分析の効率性を向上させるため、デバイスのエッジにAI機能を導入する。
雲の準備完了
AWS、Microsoft Azureなど、複数のIoTクラウドをサポート。
SaaS統合
メーカー独自のSaaSプラットフォームを柔軟に展開することで、障害診断やトレンド予測が可能になります。
柔軟なソリューション
複数のエッジコンピューティングゲートウェイは、インターフェース、計算能力、開発環境など、多様なニーズに対応します。
