請求先住所が米国になっています。
請求先住所と購入住所は同じでなければなりません。次のオプションから1つ選択してください。
新しい利用規約
いずれかの当事者が、その時点のサブスクリプション期間終了の 60 日前までに更新しないことを相手方に通知しない限り、サブスクリプション期間は、連続するサブスクリプション期間について自動的に更新されます。更新されたサブスクリプション期間は、直前の契約期間と同じ長さ、または 12 か月のいずれか長い方となります。更新されたサブスクリプション期間の料金は、シーメンスが、その時点のサブスクリプション期間終了の 90 日前までに将来の料金についてお客様に通知しない限り、直前のサブスクリプション期間終了時に有効であった料金と同じになります。
サブスクリプション期間終了の 60 日前に、Universal Customer Agreement (UCA) において最新バージョンで利用可能な UCA (またはその後継条件) が、次のサブスクリプション期間に適用されます。ただし、お客様のサブスクリプションがシーメンスと既に締結したマスター契約によって規定されている場合、当該マスター契約が、次のサブスクリプション期間にも引き続き適用され、当該マスター契約で規定されるサブスクリプションの自動更新条件が優先されるものとします。
すべての場合において、旧バージョンの補足条件の代わりに、その時点の補足条件の終了の 60 日前に補足条件において最新バージョンで利用可能な補足条件が次のサブスクリプション期間に適用されます。
最初のオーダーフォームで合意された追加の条件 (製品固有条項を含む) および合意された支払い条件は、次のサブスクリプション期間中も有効となります。」
Anomaly DetectionをNotifierアプリで拡張すると、異常通知をスマートフォンやタブレットに送信できます。
拡張には、Notifierの追加ライセンスが必要です。
その他の要件
ハードウェア要件
Industrial Edge Management License
Industry MallのIndustrial Edgeデバイス
ハードウェア要件
Anomaly Detection BasisはIPC227Eで実行(推奨はIPC427E)
Anomaly Detection Extension (DTA) Deep Time Analysisは、最低IPC427Eが必要
Anomaly Detection
提供: SIEMENS
Live Anomaly Detectionは、実行中の生産プロセス/装置の逸脱をAIでほぼリアルタイムに監視します。
生産全体に影響が及ぶ前の早い時期に、生産プロセスにおける異常な動作、損傷の兆候、脆弱性を検出します。
AIメソッドは、わずかな工数で準備できます (面倒なラベリングは不要です)。
望ましくない異常や変化などをすばやく検出して、工場のシャット・ダウンを回避することができます。
簡単な選択で時系列データにアクセスできます。
AI/解析メソッドはデータソースの近くで実行されます (遅延が少なく、不要な転送時間/コストがかかりません)。
時間関連の異常と資産関連の異常を両方視覚化することで透明性が高まります。
高い柔軟性 (汎用AIメソッド) と適応性 (簡単なデータ選択/変換) を備えています。
内蔵の機械学習 (ML) メソッドは、多数のメトリクス/センサーから多次元の時系列として取得したエビデンスを使用します。
ユーザーは、視覚的なLive Anomaly Detectionを通じて、迅速かつ明確に情報を取得できます。
直感的なUIが、ユーザーを生データから完成した解析モデルへと導きます。この解析モデルを使用して、エッジ・デバイス (データソースに近いところ) でライブ検出を実行します。
Notifier for Industrial Edgeで拡張すると、スマートフォンやタブレットに異常が直接通知されます。
サービスに含まれる内容
このIndustrial Edgeアプリのサブスクリプションでは、1つのIndustrial Edgeデバイスに、このIndustrial Edgeアプリのインスタンスを1つ作成することができます。
大口割引: 一括購入や100を超える購入をご検討いただける場合、弊社営業担当にご相談ください。
| 最小数量 | 最大数量 | 購入数量に応じた割引 | 数量割引率を表示 |
|---|---|---|---|
| 0 | 最大 24 | 1年間 | |
| 25 | 最大 49 | 5.00% | 1年間 |
| 50 | 最大 99 | 10.00% | 1年間 |
| 100 | 最大数量まで | 10.00% | 1年間 |
合計: ¥212,728
お買い物カゴに追加されました
主な特長
Anomaly Detectionには、Industrial Edge向けの特別な機能と特長があります。
Anomaly Detectionは、人工知能 (AI)、特に機械学習 (ML) を使用して多次元時系列のパターン認識を実現し、線形手法 (線形回帰) で対応できない複雑な構造でも逸脱を検出できます。
解析は完全にIndustrial Edgeデバイス上でエッジ・コンピューティングとして実行されるため、関連する逸脱が非常に短時間で通知されます。
利点
Anomaly Detectionを使えば、生産プロセスの異常構造も早期に特定できます。自動の汎用機械学習戦略が使用されます。これらは過去のデータに基づいて実行され、ラベリングは不要です。
ユーザー (オペレーター) は、特異な状況や異常な状態に即座に対応して、製品品質を永続的に確保したり、早期に工場のシャットダウンを回避したりできます。
AIは、24時間体制で動作し、すべての時系列データの相互関係の構造解析と因果 (時間) 分析を完全自動で実行します。 Industrial Edge Management システムを使用して自動化機能と統合できるという利点もあります。
製品インターフェイス
