26/7/9

振動分析レポート | Machbase Neo LLM Chat

設備の振動データテーブル1つと「振動分析レポートを作成して」という一言で、AIが可視化・詳細診断・推奨事項まで自動構成したHTMLレポートを生成します。

🎬動画 |

🔗ソース |

Machbase Neo時系列DBの振動加速度の生データ（C1/C2チャンネル、25.6kHz、1,000万件）から、AIがベアリングの状態を自動分析するレポートテンプレートです。

分析パイプライン

時間領域分析：RMS（エネルギー）、P2P（振幅）、Crest Factor（衝撃性）、平均（DCオフセット）の4指標を秒単位でロールアップ
周波数領域分析：0.2Hz分解能のFFT（12.8kHz、4,096帯域）で、異常周波数（回転の高調波、ベアリングの欠陥など）を特定する根拠を提供
重大度判定：ISO 10816-3基準を再構成した4段階（Good/Warning/Danger/Critical）で自動分類し、判定根拠（deciders）を提示
変化率（Trend Ratio）分析：前半と後半のRMS変化傾向を比較し、早期警報を提供
LLMによる詳細レポート：現状要約→スペクトル解釈→衝撃分析→根本原因の推定→ISO評価→故障モード診断までの文章形式の分析と、即時・短期・中長期の推奨対策を自動生成

操作機能

スクロールでズーム、ドラッグで移動、ダブルクリックでリセット、詳細ツールチップ（ms単位）に対応

✔ ひとことで要約

生波形 → 時間領域の4指標 → 周波数領域のFFT → ISO 10816に基づく重大度判定 → LLMによる診断レポートの自動生成