モータ故障の検出と分類

予知保全戦略の最初の一歩は、モータ故障を検出、分類する枠組みの実装です。 予知保全は、モータの障害を実際に発生する前に対策することで生産コストを下げます。ダウンタイムの削減、生産損失の回避、装置寿命の延長、実際のデータに基づく意思決定の強化が可能となるからです。 しかし、故障の検出と分類には、データの収集や前処理、特徴量エンジニアリングはもとより、機械学習モデルの相互運用性や最適化など、多くの課題が存在します。
このユース･ケースでは、STM32のAIエコシステムが、こうした取り組みをどのように支援できるのかを示します。AIによる詳細で自動化された信号分析により、他に類を見ない信頼性がもたらされ、今後発生する事象に、保全チームが迷いなく対応できるようになる仕組みも明らかにします。