自動検知で設備メンテの効率向上、AI予知保全の中国スタートアップが資金調達
中国企業「碩橙科技（Sucheon Technologies）」がシリーズCで彬復資本から数千万元を調達し、設備の予知保全に特化している。
同社は2016年設立で、自動検知のハードウエアとAIアルゴリズムを活用し、製造業向けサービスを提供している。
設備の予知保全は重要で、碩橙科技はAI技術を駆使してデータを収集・分析し、デジタル維持管理プラットフォームを構築している。
自動検知による設備の予知保全を手がける中国企業「碩橙科技（Sucheon Technologies）」がこのほど、シリーズCで彬復資本（Befor Capital）から数千万元（数億～十数億円）を調達した。資金は技術改良や販路拡大、顧客開拓に充てられる。
2016年に設立された同社は、自動検知のハードウエアと人工智能（AI）アルゴリズムを活用した設備の予知保全や維持管理などの製造業向けサービスを提供している。
製品ラインには、音や振動、温度データを自動で収集する「SCボックス」、さまざまなデータの収集と分析に使う「多次元データ収集ステーション」、「音響指紋センサー」などのハードウエアのほか、設備維持管理システム、設備資産管理システム、クラウドデータプラットフォームといったソフトウエア、機械聴診、集中監視、生産ライン監視、AI品質検査などのソリューションが含まれる。
設備の予知保全とは、センサーやエッジコンピューティング、AIアルゴリズムを通じて、設備の稼働状況をリアルタイムで収集・処理・分析し、設備の健全性や異常・故障の有無を判定することだ。国際自動制御学会（ISA）によると、設備のメンテナンス不備で工場の生産性は5％～20％低下し、設備停止による損失額は世界で年間6470億ドル（約100兆円）にも上るという。
ファクトリーオートメーション（工場の自動化）で重要な役割を担う予知保全は、設備の健全性を監視しながら故障の初期段階で検知・介入し、重大な事故を回避することで、不必要な損失を効果的に減らすことができる。
碩橙科技の自動検知による予知保全は、ニューラルネットワークや機械学習などのAI技術を組み合わせ、スマートデバイスを使い音（ノイズ）、振動、温度、電流、張力・圧力などのデータを収集・分析する。
同社は、さまざまなシーンや次元のデータをAIアルゴリズムで処理・分析し、適合性が高く活用シーンが広いデジタル維持管理プラットフォームを構築した。
