状態モニタリングをもっと簡単に

異常検知時間を短縮

状態モニタリングおよび予知保全システムでは、スマート・センサやゲートウェイにおいて、前処理されたデータあるいは生データを処理することで、消費電力の削減やデータの機密保持が可能になります。また、機器レベルで重要な情報を分析できるため、異常検知時間の短縮に貢献します。

簡単な開発

インダストリアルIoT向けワイヤレス・センサ・ノード用開発キット「SensorTile」(STEVAL-STWINKT1B、略称STWIN)は、高速データ・ロギング(FP-SNS-DATALOG1)や、デバイス・スタンドアロンでの学習が可能な状態モニタリング(FP-AI-NANOEDG1)といった機能を持つ最新のSTM32 Cubeソフトウェアを組み合わせることで、データ・ロギングと異常検知ソリューションの開発を簡略化します。

Data logging and anomaly detection
precise movement detection


産業機器におけるさまざまな用途に対応

STEVAL-STWINKT1Bは、Arm® Cortex®、2MBのFlashメモリ、および640KbytesのSRAMを搭載した超低消費電力STM32L4R9ZIマイコン(最大動作周波数120MHz)をベースに、6軸モーション・センサ、正確な動作検出用の3軸加速度センサおよび振動センサ、高周波のデジタルおよびアナログMEMSマイク、ならびに高精度の温度 / 大気圧 / 湿度センサなどを含む産業用センサを搭載しています。そのため、産業機器における幅広い用途に対応しています。

高速データ・ロギング用機能拡張パック(FP-SNS-DATALOG1)は、センサとマイクのあらゆる組合せにおけるデータを、最大サンプリング・レートで保存する包括的なソリューションを提供します。

データ取得から実装まで

FP-AI-NANOEDG1は、データ・セットの取得から、NanoEdge™ AI Studioにより生成された各種ライブラリのIoT機器への実装まで、機械学習システムの開発を包括的にサポートします。

状態モニタリングと異常検知向けに最適化されており、超低消費電力STM32L4R9ZIマイコン上でセンサの入力データ収集やデバイス上の学習セッション、および推論モデルをリアルタイムにコントロールします。

お客様によるSTツールの使用例のご紹介

データ・サイエンスに関する専門性がなくても、完全な異常検知システムの概念実証をすぐに開始可能

Proof-of-concept without data science knowledge