DHMSCare に組み込まれた AI 予知保全エージェント。設備群のすべての機械を見守り、各機械の物理モデルを構築し、専門家レベルで何がどう故障しつつあるかを特定し、平易な言葉で説明します——11 言語で。
午前 3 時にアラームが鳴る。当直長がアナリストに電話する。ラインはすでに停止している。
火曜日には軸受がフラグ付けされる。Mina がどちら側か、原因は何か、部品番号まで特定する。
1 回の計測は「今」を伝えるだけ。トレンドは「どこへ向かうか」を伝えます。Mina は各測定点を数週間にわたり追跡し、緩やかなドリフトとステップ変化を切り分け、上限へ近づきつつある設備を——アラームが鳴るずっと前に——特定します。
故障名を言い当てるのは当たり前。Mina は劣化を将来へ外挿し、信頼区間を添え、時間の窓を示します——作業指示も、予備部品も、停止計画も、すべて故障の前に間に合うように。
複数のダッシュボードを探し回る必要はもうありません。Mina は今日あなたの対応が必要な設備を開き、リスク順に並べるので、どこから始めればよいかが分かります。どの数値の詳細もワンクリックで確認できます。現場全体を、一か所に。
FFT、積分、ヒルベルト・エンベロープ復調——Mina は CAT-IV アナリストと同じ工程を実行し、1×/2×/3×、BPFO/BPFI/BSF/FTF の軸受周波数、GMF サイドバンド、オイルホワール帯を識別し、どの故障カテゴリーがどの信頼度に該当するかを示します。
Mina の診断エンジン——DHMS 故障分類体系——は、ベテラン信頼性アナリストが 20 年にわたり執筆した分解レポートから体系化されています。現時点では振動診断が最も深く、温度・電流・圧力へと拡張中です。これにより、ひとつのエージェントが機械全体を横断して推論できます。すべての診断は、いまも根拠となる物理法則または過去事例を引用します。
入れ子のダッシュボードは不要。知りたいことを入力——または話しかける——だけ。Mina はライブのプラットフォームに接続し、スペクトルを取得し、事例ライブラリと照合し、同僚のように答えます。音声入力、音声出力。Web、モバイル、キオスク対応。
単一工場のパイロットラインから、自動ディスパッチを備えた全工場 O&M まで。3 つのプランが積み重なります。
あなた自身の設備の 1 台に Mina を向けてみてください。スペクトルを読み、トレンドを追い、故障を予測します——平易な言葉で、あなたの言語で。まずは試用ラインから始め、そこから拡張していきましょう。

