스포츠 토토를 사용하는 ene-farm을위한 차세대 품질 관리 활동

개요

2016 회계 연도 이후 Osaka Gas는 스포츠 토토를 사용하여 ENE-FARM (유형)에서 장비 정보를 원격으로 수집하고 데이터 분석 기술을 사용하여 품질 관리를 수행하면서 각 사이트에서 실패를 줄이기 위해 노력하고 있습니다

차세대 품질 관리 활동 소개

차세대 품질 관리 활동의 목표는“첫 번째 실패 전에 품질 개선을 시작하는 것”,“고객의 집을 방문하지 않고 설치된 장비의 품질을 향상시키는 것”,“AI 기술 기반 실패 예측 로직을 사용하여 실패를 예방하고 다음 모델의 개발 단계에서 실패를 일찍 제거하는 것”



2016 년부터 설치된 스포츠 토토E-FARM 장치의 실시간으로 설치된 작동 데이터를 수집하고 모니터링 할 수있었습니다 제조 변동 및 기타 문제로 인한 초기 고장은 조치를 취하기 위해 조기에 감지됩니다 다음에 따르면, 장비 제어가 향상되었으며 고객의 집을 방문 할 필요없이 고품질 개선이 원격으로 달성되었습니다



끊임없는 연결 및 AI 기술을 통해 얻은 빅 데이터를 사용함으로써, 우리는 인간에게 눈에 띄지 않는 정상적인 작동 데이터에서 이탈을 감지하는 실패 예측 논리를 개발했습니다 이로 인해 원인 조사를 시작하고 실패가 분명해지기 전에 자주 실패에 대한 경향을 파악할 수 있습니다

우리는 현재 다음 모델의 개발 단계 에서이 논리를 활용하여 품질을 보장하고 개선하고 있습니다

스포츠 토토- 연결 시스템이 있거나없는 설치 장비에 대한 조치에 대한 정보 (항상 연결됨)

지속적인 연결로 인해 원인 조사를 시작하고 실패의 추세가 증가하자마자 조치를 준비 할 수 있습니다 지속적인 연결은 또한 모든 설치된 장비의 데이터에 대한 데이터를 모니터링 할 수 있도록하여 조치를 해제하는 데 걸리는 시간이 단축됩니다

또한 고객의 집을 방문해야하더라도 방문을 시작하기 전에 모든 결함을 신속하게 완화하기 위해 임시 조치를 원격으로 구현할 수 있습니다



반면에, 끊임없는 연결을 이용할 수없는 경우, 실패를 식별하고, 원인을 조사하고, 준비 조치를 준비하는 과정이 위와 동일하더라도, 실패의 추세가 증가하는 경향을 식별하는 데 시간이 걸리며, 개발을위한 준비가 지연 될 것입니다 결과적으로, 우리는 그들에게 많은 고장이있을 때 설치된 장비의 사이트를 방문하기 시작할 수 있습니다



따라서 지속적인 연결을 통해 빅 데이터를 사용하여 실패의 증가 추세를 확인하고 원인을 신속하게 식별하며 조치를 구현할 수 있습니다

실패 예측 논리 소개

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감독 학습에 기초한 고장 예측과 관련하여, 운영 데이터는 일정한 연결을 통해 모니터링됩니다 실패가 예측되면 유지 보수가 즉시 수행되거나 원격으로 개선됩니다

감독되지 않은 학습을 사용한 실패 예측과 관련하여, 우리는 실패를 예측하고, 원인을 조사하고, 이상이 있는지 여부를 결정하고 품질을 보장하기위한 솔루션을 해결하는 데이터를 분석합니다

감독되지 않은 학습을 사용한 실패 예측의 예 (유량계로 인한 잘못된 금지)

정상적인 진단 모델은 일정한 연결을 통해 얻을 수있는 설치된 일반 장비의 작동 데이터를 사용하여 만들어졌으며, 오류 가보고되기 전에 측정 값의 출발을 감지하는 데 데이터가 사용되었습니다 부품을 수집하고 조사한 후, 원인은 유량계에 고수하는 외래 물질이라는 것이 발견되었습니다

그 후, 우리는 설치된 장비에서 여러 오류가 발생하기 전에 데이터를 원격으로 전송하고 외국 물질 광고의 위험을 줄임으로써 자주 실패를 방지 할 수있었습니다

활동 및 미래 이니셔티브의 영향

지속적인 연결 서비스는 2016 년 모델로 시작하여 다른 것 중에서도 실패 예측에 따라 데이터 전송 및 품질 관리 활동을 통한 실패를 방지합니다 현재 모델의 결과는 일반 온수기와 동등한 실패율입니다

이러한 노력은 현재 다음 모델의 개발 단계에서 이루어집니다 목표는 모델이 릴리스되기 전에 오작동을 제거하고 실패 추세를 반복적으로 식별하고 모델이 릴리스 된 후 원격 솔루션을 구현하여 안정적인 초저 실패율을 유지하는 것입니다



또한, 우리는 현재 스포츠 토토E-Farm에서 작업하는 동안 획득 한 데이터를 사용하여 온수기에 대한 고장 예측을 고안하고 있습니다

앞으로, 우리는 고객 불편을 최소화하고 유지 보수 워크로드를 평준화하기 위해 사전 예방 적 유지 보수를 계속할 것입니다