W2E / 産業AI

停止を減らし、最適なタイミングで保全を。

W2Eスマートマニュファクチャリングプラットフォームは、工場にすでにあるデータとつながり、ライン停止の削減とより計画的な保全につなげます。

打ち合わせを予約 →プロジェクトの進め方
W2E CORE // EDGE → CLOUDデータフロー
AI分析 · 予測 · 実行
データクラウド、オンプレミス、ハイブリッド
エッジModbus · OPC UA · MQTT
レイヤー 0–1プレス機、巻取機、組立機、センサー
プラットフォーム

停止の本当の原因を可視化。

どの設備で、どの種類の停止が、どの直で起きているのか。対策を講じて改善効果を測定し、次に起こることを予測します。

ライン監視・OEE

ラインの状態、生産量、OEEをリアルタイムに一画面で。

チョコ停・ドカ停分析

頻発するチョコ停や大きな故障の根本原因を分析。

MTBF / MTTRの改善

すべての改善を、お客様のエンジニアと共に追跡・測定。

予知保全

十分な履歴が蓄積された段階で、異常検知と部品交換時期の予測を追加。

工場で動くW2E CORE

蓄電システムで実証。お客様のラインのために。

日本と米国のお客様の蓄電システムでこのフレームワークを実証しました。同じ5つのレイヤーが、現在は製造現場で稼働しています。

L1
Edge ConnectMODBUS TCP/RTU · OPC UA · MQTT
プレス機、巻取機、組立機、または工場のエッジサーバーからデータを読み取ります。
L2
Data PlatformTIME-SERIES · CLOUD / ON-PREM
ラインごとに一つのデータモデルを、工場が決めた場所でホスト。
L3
Monitorダッシュボード · アラーム
ラインの状態、生産量、OEEをリアルタイムに。
L4
AnalyzeKPI · 根本原因分析
チョコ停・ドカ停分析、MTBFとMTTR。
L5
Intelligence異常検知 · 予測
予知保全と部品交換時期の最適化。
MESと並行して稼働既存システムから読み取るだけで、書き戻しは一切ありません。生産制御には何も変更を加えません。
お客様のデータを、お客様が選ぶ環境でクラウド、オンプレミスサーバー、またはクラウドで開発して現場で運用。
今あるデータから始める最初のフェーズは、Excelの記録と既存のエッジサーバーで十分です。
工場プロジェクトの進め方

3つのステップを、各ゲートで一緒に確認。

1ゲート 1

事実を把握する

既存のラインデータを一画面に集約し、停止が本当はどこから来ているのか、どの設備・どの停止種別・どの直なのかを明らかにします。

2ゲート 2

分析と改善

お客様のエンジニアと共に主要な課題に取り組みます。MTBFとMTTRを追跡し、すべての改善を数値で測定します。

3ゲート 3

予測する

十分な履歴が蓄積された段階で、予知保全と部品交換時期の予測を追加し、他のラインへ展開します。

実績

日本の製造業に信頼されるエンジニアリング。

製造 · ベトナム日系電子部品メーカーハノイ工場の組立ラインにおける停止分析と保全ロードマップの策定。
[ お問い合わせ ]

東南アジアの工場、または日本のR&Dチームをお持ちですか?

ラインや設備についてお聞かせください。短い打ち合わせで、W2E Coreが適しているかを判断できます。English / 日本語 / Tiếng Việt.

Quang Toai Le (William)
Quang Toai Le (William)CEO · 取締役

打ち合わせを予約

24時間以内に返信