3つの方法がサポートされています：
  1. 入力時のアラーム（機器のアラーム、オペレーターへのメッセージ）
  2. インターロックの適用—検査または再作業後にのみ入力が許可される
  3. 再作業、廃棄、または検査の自動登録
入力ステータスは以下によって決定されます：
  1. 開始/終了スキャン（2台のスキャナーが必要）
  2. 時間ベース：例：13:00に入力し、3時間設定の場合、16:00までに問題が発生するとインターロックがトリガーされる
      （時間は機器または製品モデルによって異なる場合があります）

UDMTEKは、複数の戦略を通じて潜在的なデータ過多に対応します：
  A. 選択的（制限された）データ収集：数千のパラメータ（例：1,700）の中から、重要な約100のパラメータのみがデータベースに送信されます。残りは必要に応じて手動で参照可能なファイルに保存されます。
  B. 水平スケーラブルストレージ：大容量を効率的に管理するために、水平に拡張可能で並列処理ベースのデータストレージインフラを導入します。
  C. 適応型データ収集サイクル：データ取得間隔は機器ごとにカスタマイズされ、それぞれのタクトタイムに合わせて調整され、システムパフォーマンスを最適化します。

- UDMTEKでは、信頼性や予算要件に応じて構成可能な複数のDASオプションを提供しています。CおよびEオプションには、追加費用なしで集中監視機能が含まれます。
  A. 標準PC: 低信頼性・低コスト。
  B. 産業用PC: 中程度の信頼性とコスト。
  C. 冗長構成の産業用PC: 高い信頼性。デュアル構成に対応。
  D. シンクライアント／サーバーによるマルチポイントEDGE: 高コスト・中程度の信頼性・管理が容易。
  E. デュアルシンクライアント／サーバーEDGE: 最高の信頼性と管理性。
- 監視機能（CおよびEに含まれます）:
  · DASの状態を監視する集中型ダッシュボード
  · データ損失率のリアルタイム追跡
  · 応答しないDASユニットのリモートリセット
  · 異常発生時の管理者への自動アラート通知

従来のFDC（Fault Detection and Classification）や予防保全システムが主にセンサーデータとしきい値に依存しているのに対し、UDMTEKプラットフォームはリアルタイムのセンサー信号と実際のPLC制御ロジックの両方を解析します。これにより、単なる異常の検出だけでなく、制御レベルでの根本原因の特定が可能になります。

AIベースの傾向・パターン分析を過去の制御データに適用することで、UDMTEKは以下を実現します：
  - 制御シーケンスにおける異常なタイミングや挙動の検出、
  - 問題の原因となるI/Oポイントやロジック区間の特定、
  - バルブやセンサーなどの物理的な部品への原因の追跡、
  - 故障前に的確な予防保全の実施支援。

このような制御ロジックレベルでの洞察により、UDMTEKプラットフォームは、精度・堅牢性・信頼性の面で大きく優れており、センサー信号と制御特性パターンの組み合わせによって、説明可能な診断を提供します。

UDMTEKプラットフォームにおけるAIは、トレンド分析とパターン分析を通じて活用されています。

トレンド分析では、AIが制御信号の正常なタイミングパターンを学習し、故障が発生する前の微細な変化を検知します。パターン分析では、繰り返される制御サイクルからマスターパターンを構築し、ロジックの流れやシーケンスの逸脱を特定します。

制御ロジックとデジタル・アナログ・画像データを組み合わせることで、AIモデルは異常を早期に検知し、サイクル単位での説明可能なインサイトを提供します。これにより、予知保全と的確な診断が可能になります。

AIモデル（例：CNNオートエンコーダー）は、マスターパターンサイクルに基づいて学習され、異常な信号の流れや統計的なセンサー異常を検出します。デジタル・アナログ・ビジュアルデータの統合により、堅牢な異常検知と説明性の高い結果が実現されます。

ソリューションのAI機能を有効にするには、初期のデータ学習期間が必要です。1,000サイクル分の運転データの収集を推奨しています。1サイクルあたり約60秒と想定すると、約16時間分のデータ収集が必要となります。ただし、必要な運転サイクル数は、用途や製造プロセスの特性によって異なる場合があります。

はい。UDMTEKプラットフォームは、三菱、シーメンス、ロックウェルなどを含む既存のPLCと、OPC UA、Modbus、TCP/IPなどの標準的な産業用プロトコルを通じてシームレスに連携します。既存のハードウェアを交換・改造する必要はなく、生産ラインを止めずに導入でき、迅速な展開とコスト効率の高い統合が可能です。

データ収集速度は、PLCに接続されたデバイス数やハブの使用有無などネットワーク構成によって変動します。複数のデバイスが同時にデータ要求やPLC CPUへの制御負荷をかけると、収集速度が低下する可能性があります。実際の性能を評価するには、実稼働環境での検証が最も確実です。

UDMTEKプラットフォームは、スマート製造環境に最適化された高速データ収集を実現し、機器仕様やネットワーク帯域に応じて10～50ミリ秒のミリ秒単位でのデータ収集に対応しています。

スケーラビリティとデータ容量については：
- 施設あたり数万件のタグ（デジタルI/O、アナログ信号、画像ストリーム、ログデータを含む）を処理可能で、タグ数に関する根本的な制限はありません。
  · 分散型エッジコンピューティングと並列データ処理アーキテクチャを採用し、高速かつボトルネックのない連続処理を保証。
  · 特に、専用通信インターフェースカードを用いたCC-Link IE FieldやCC-Link IE Controlの利用時には、PLC CPU負荷からデータ収集を分離。CPU使用率が高い場合や大量データでも、5ミリ秒間隔の信頼性ある収集が可能。

データは以下の2種類に分類されます：
  · リアルタイムストリーミングデータ：監視ダッシュボード、FDC、アラート、迅速な運用対応に使用。
  · 履歴バッチデータ：傾向分析、トレーサビリティ、監査、長期的なプロセス改善に活用。

また、プロジェクトの運用ニーズやコンプライアンス要件に応じてカスタマイズ可能な柔軟なデータ保持・アーカイブポリシーも提供しています。

単一のエッジPCが扱えるI/Oポイント数やPLCの台数は、主にPLCごとのI/O負荷やリアルタイムデータの要求に依存します。

一般的な目安としては：
  - 1台のエッジPCで合計約10,000ポイントのI/Oを処理することを推奨します。
  - 各PLCが約3,000ポイント（ビット・ワードタイプのタグ含む）を制御する場合、高速性能を確保するために通常は1台のPLCにつき1台のエッジPCを推奨します。
  - PLCのI/O規模が小さい（例：1,000ポイント未満）場合、1台のエッジPCで複数台のPLC（通常3〜4台程度）を扱うことも可能ですが、スキャンレート、通信プロトコル、ネットワーク遅延により変動します。

ただし、最適な構成は以下のような現場条件によって異なります：
  - PLCのブランドや通信方式（例：Ethernet/IPとシリアルなど）
  - ネットワークの帯域幅や安定性
  - データ取得間隔の要件（例：10ms vs 100ms）
  - PLCの制御負荷や、同時に稼働している他のサービスの有無

そのため、データ量、タイミング、ネットワーク特性を検証するための現地調査を行い、最適なエッジPC導入戦略を策定することを強く推奨します。

UDMTEKプラットフォームでは、主にPLCから収集されるリアルタイムの信号ログ（ビットレベルのON/OFFデータ）と選択されたワードデータを使用します。制御ロジック解析やパターン認識といった高度な機能を有効にするためには、PLCプログラムを抽出してシステムの設定インターフェースからアップロードする必要があります。

抽出方法はPLCメーカーやモデルによって若干異なる場合がありますが、アップロードの手順は簡単でわかりやすく案内されます。

さらに、PLCデータに加えて、センサーデータやNVRベースの映像ストリームなど外部入力も統合可能です。これらのマルチソースデータセットにより、マスターパターンの構築が強化され、より深い診断インサイトの支援が可能になります。