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。
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
