IoTを活用した予知保全システムを検討する際、センサーのカタログスペック以上に重要となるのが「どのような形式のデータを送信・保存しているか」という仕様です。現在主流となっているワイヤレス振動センサーの多くは、通信量や消費電力を極力抑えるために「エッジ処理」を採用しています。しかし、このエッジ処理こそ...


近年、AIやエッジ処理を取り入れた振動センサーが多数登場していますが、内部の判定ロジックが不明確な「ブラックボックス化」や、特定のシステムに縛られる「ベンダーロックイン」が保全現場の課題となっています。本カテゴリーでは、コナンエアーの最大の強みである生データ(Raw Data)の保存と、特許技術「アンダーサンプリング」の真実に迫ります。
センサー内部でFFT解析や異常判定を完結させるエッジ処理は手軽な反面、誤報時に原因を追究できないリスクを抱えています。コナンエアーが生波形データそのものの保存にこだわる理由と、両者のメリット・デメリットを徹底比較し、ブラックボックス化を防ぐための根本的な考え方を解説します。
生データを軽量に扱うための特許技術「アンダーサンプリング」のメカニズムとともに、その明確な技術的限界も包み隠さず公開します。さらに、取得した生波形データのCSV出力機能とPython連携による解析手法を提示し、特定のベンダーに依存しない自由で拡張性の高い保全システムの構築を支援します。