故障検出と分類の世界市場は、2022年に44億米ドルと評価され、2028年には74億米ドルに達すると予測されています。 政府や標準化団体が世界の製造企業に課している厳しい安全衛生対策や、品質管理・品質保証プロセスの自動化に対する製造企業の強い関心が、故障検出・分類市場の成長を促進する要因の1つとなっています。
市場動向
促進要因 システムの複雑化
技術の急速な進歩により、さまざまな産業でシステムの複雑化が進んでいます。この複雑さは、特にシステムの信頼性と効率を維持する上で、チャンスと課題の両方をもたらします。複雑さが増すと、課題も増えます。システムの複雑さは人間の能力を凌駕するため、従来の手作業による監視や診断ではもはや十分ではありません。システムがより複雑になるにつれ、効果的な故障検出と分類（FDC）の必要性が最も重要になります。FDCシステムは通常、センサー、データ分析、機械学習アルゴリズムを組み合わせて使用し、故障を検出・分類します。センサーはシステムからデータを収集し、それをデータ分析アルゴリズムが分析して、正常な動作状態からの逸脱を特定します。継続的にデータを評価することで、これらのシステムは正常動作のベースラインを確立し、逸脱を特定します。異常を検出すると、分類アルゴリズムを採用して故障を分類し、迅速な対応を可能にします。
現代のシステムの複雑さはとどまるところを知らず、そのシームレスな機能を確保するためには革新的なアプローチが必要です。故障検出および分類システムは、リアルタイム監視、迅速な故障識別、情報に基づいた意思決定を提供し、技術進歩の道標となっています。産業界がこれらのソリューションを採用することで、業務効率を高め、人員と資産を保護し、複雑さが課題ではなく機会となる未来の最前線に立つことができます。複雑に相互接続された世界において、FDCは持続的な進歩の礎石として浮上しています。
制約： 製造工場における熟練プロフェッショナルの不足
製造業では、人間の経験と感覚に頼るところが非常に大きい。そのため、人に依存する製造、組立、製品検査、輸送工程の自動化は、企業にとって喫緊の課題となっています。このため、各業界の企業は、業務効率やパフォーマンスの向上、廃棄物の削減、天然資源の保護、新たな市場や視聴者の獲得などを目的として、故障検出・分類システム、マシンビジョンシステムなどの利用を拡大する産業オートメーションに取り組んでいますが、マシンビジョン技術を採用する工場では、より複雑なスキルセットが必要となり、低/半熟練労働者や低学歴労働者が機会を得ることが難しくなる可能性があります。
不良品をなくすために導入されるマシンビジョンシステムには、ダッシュボード上の機械信号を解読できる熟練した専門家が必要であり、マシンビジョンシステムが搭載された協働ロボットと協力する必要があります。
さらに、経済成長は労働力の生産性に大きく依存します。現在の課題は、特に高齢者や経済的に活発な人々の生涯学習を促進することです。例えば、中国と日本は今後数十年で急速な高齢化に直面するため、正規教育のさらなる進展に加え、成熟した高齢労働者の増加プールの維持とアップグレードが必要となります。第二に、若年層の増加により、教育・訓練能力と雇用創出率の双方に負担がかかり続けます。技能レベルの低い若者は、あらゆる場所で就職難に陥っています。ほぼすべての産業で、求職者数よりも求人数の方が多いのが現状です。製造業では失業者1人につき1.06件の求人があります。世界の製造業で働く労働者の平均25％が資格不足です。
ハイエンドで頻繁に変化する機能を持つ故障検出・分類システムには、高度な技能を持つ人材が必要です。熟練していない作業員では作業を遂行できず、故障検出・分類システムの運用に支障をきたし、誤検出やシステムで検出されない欠陥が生じる可能性があります。熟練した専門家の不足は、さまざまな業界の企業が故障検出・分類システムを敬遠する原因となり、市場抑制を証明することになります。
機会： 人工知能（AI）技術の採用拡大
品質管理は製造業において最も重要な要素のひとつです。各製品を手作業で検査することは、時間と労力の面でコストがかかり、生産の遅れによるボトルネックを引き起こします。多くの場合、欠陥は人間の目や業界の専門家によってさえも簡単に見落とされ、その結果、個々の部品の品質が低下したり、不良品の最終製品が廃棄されることになります。欠陥率は、製造システムが複雑になればなるほど高くなることがよくあります。近年、製造業はAIやディープラーニングなどの先進技術を導入し、生産プロセスの変革や製品の迅速な検査、不良品の迅速な発見に注力しています。ソフトウェアの組み合わせ、ディープラーニング技術の使用、並列処理のパワー、使いやすいツールは、この変革の中核となるパラメータです。
AIベースのFDCツール/システムは、組立ラインでの製品の追跡において手動検査よりも優れており、大幅に高い精度率、製品品質の向上、生産性の向上、スループットの向上、生産コストの削減を実現します。品質管理に使用されるAIベースの欠陥検出・分類システムは、機械学習技術を活用することで、欠陥予測モデルが自律的に学習し、メーカーのデータから推論を行うことができます。これらのモデルは、重要な特徴をショートリスト化し、どの特徴の組み合わせが製品全体の品質に影響を与えるかを判断するための新しい暗黙のルールを作成することができます。自律的な欠陥検出・分類システムは、業界や業種を問わず、常に新しいタイプの欠陥を検出できるよう調整し、効率と精度を向上させます。ナノメータ半導体から民間航空機の巨大なエンジン部品まで、幅広い応用分野において、生産歩留まりと顧客満足度はAIベースの品質管理に大きく依存しています。従来の欠陥検出・分類システムでは、複雑な対象物やばらつきの大きい製品を人間のオペレーターのように簡単に評価することはできませんでしたが、AIベースの欠陥検出・分類システムでは、ばらつきの大きい欠陥も簡単に検出・比較することができます。
AIベースの欠陥検出・分類システムは、メーカーに大きなメリットをもたらします：
エラーの早期発見により、不良部品が生産ラインを流れるのを防止
品質を犠牲にすることなく生産量を増加
過去のデータを追跡して問題を特定し、将来の生産工程を改善
受入材料検査の最適化
人間レベルの精度に達し、それを上回ることもしばしば
これらのテクノロジーは、過去のデータから学習し、変化する状況に適応できる高度なアルゴリズムの開発を可能にします。これにより、故障検出と分類の精度が向上し、誤検出が減少します。
さらに、故障検出・分類市場において革新的で技術的に高度な製品やソリューションを提供するため、さまざまな企業が研究開発活動に多額の投資を行っています。例えば、203年7月、マイクロソフトはBirlasoftと共同でGenerative AI Centre of Excellenceを設立、発表後株価は反発。ビルラソフトは、製品設計、プロセス最適化、品質・欠陥検出、予知保全、製造業向けデジタルツインにAzure OpenAI Serviceの機能を活用します。
課題 故障検出・分類ソリューションと技術の実装の複雑さ
競争の激化、ビジネス領域における不安定性の増大、継続的な技術の進歩により、製造業企業の事業運営と事業拡大の方法を変える必要があります。前述の目的を達成するために、組織はシームレスな生産を達成する必要があります。故障検出および分類システムは、製造、ヘルスケア、パッケージングなど、さまざまなアプリケーションで使用されています。各アプリケーションにはそれぞれ癖があり、技術の進歩によって製造プロセスは日々複雑さを増しています。故障検出・分類システムは、様々なアプリケーションの多様で変化し続けるニーズに応えるという課題に直面しています。カメラであれ、光学系であれ、ソフトウェアであれ、フレームグラバーであれ、多目的コンポーネントを使用することで、幅広いタスクに対応する汎用的なソリューションを迅速に開発することができます。時代のニーズは、故障検出・分類システムのさまざまなコンポーネントと、アプリケーションサイトの生産ラインの統合プロセスを簡素化することです。あらゆる技術システムの設置や取り扱いの利便性を高める取り組みが強化される中、故障検出・分類市場のプレーヤーは、プラグ・アンド・プレイ・ソリューションを提供することで、こうした要件に対応する必要があります。
この市場の有力企業には、故障検出・分類システムの老舗で財務的に安定したプロバイダーが含まれます。これらの企業は、この市場で数年間事業を展開しており、多様な製品ポートフォリオ、最先端技術、強力なグローバル販売・マーケティングネットワークを有しています。キーエンス株式会社（日本）、コグネックス株式会社（米国）、KLA Corporation（米国）、Teledyne Technologies（米国）、オムロン株式会社（日本）、マイクロソフト株式会社（米国）、東京エレクトロン株式会社（日本）、シーメンス株式会社（ドイツ）、Amazon Web Services, Inc.
最終用途別では、自動車分野が2023年から2028年にかけて最も高いCAGRで成長する見込み
自動車最終用途の故障検出・分類市場は、2023年から2028年にかけて最も高いCAGRで成長する見込み。同分野の成長の背景には、自動車の複雑化、厳しい安全規制、燃費向上の需要、ダウンタイム削減の必要性、技術の進歩があります。 また、自動車メーカーは、安全基準を満たし、欠陥率の低い車両を提供しなければならないという大きなプレッシャーにさらされています。FDCシステムは、製造プロセスの早い段階で問題を特定するプロアクティブなアプローチを提供し、リコールや安全関連の欠陥が発生する可能性を低減します。これにより、メーカーは費用のかかるリコールから解放されるだけでなく、安全で信頼性の高い自動車を生産しているという評判を高めることができます。
オファリング別では、ソフトウェア分野が2028年に最も高いCAGRで成長する見込みです。
2028年の故障検出・分類市場では、ソフトウェア提供が最も高いCAGRを示す見込み。この成長は、故障検出および分類ソフトウェアが、ハードウェアベースのソリューションと比較して高い柔軟性と適応性を提供するためです。プロセス、機器、データソースの変更に対応するため、更新、修正、再構成が容易です。この柔軟性は、急速に進化する技術やダイナミックな運用環境を持つ業界では非常に重要です。また、ソフトウェアベースのFDCソリューションは、データ量の増加や業務の拡大に対応するため、簡単に拡張できます。ビジネスが拡大しても、ソフトウェア・インフラをアップグレードするだけで、データ・ソースや分析需要の増加に対応できます。
ハードウェア別では、カメラ分野が予測期間中に最も高いCAGRで成長する見込みです。
予測期間中、故障検出・分類市場ではカメラが最も高いCAGRを示す見込み。故障検出・分類用カメラの成長の原動力は、高度な画像技術、リアルタイム監視機能、コスト効率、各業界への適用性、規制対応、データ分析の可能性、インダストリー4.0トレンドとの整合性です。産業界が製品の品質、効率、競争力の向上を目指す中、FDCカメラはこれらの目標を達成する上で極めて重要な役割を果たし続けています。
2028年、故障検出・分類市場全体のCAGRはアジア太平洋地域が最も高いと予測
2028年には、アジア太平洋地域が故障検出・分類市場で最大のシェアを占めると予測。 アジア太平洋地域は、特に製造業、自動車産業、エレクトロニクス産業、半導体産業において大幅な産業拡大が見られます。これらの産業が成長を続ける中、製品の品質を維持し、生産プロセスを最適化し、業務効率を確保するために、FDCの必要性が最も高まっています。
主要企業
キーエンス株式会社（日本）、コグネックス株式会社（米国）、KLA Corporation（米国）、Teledyne Technologies（米国）、オムロン株式会社（日本）、マイクロソフト株式会社（米国）、東京エレクトロン株式会社（日本）、シーメンス株式会社（ドイツ）、Amazon Web Services, Inc.
この調査レポートは、故障検出と分類市場を故障タイプ、技術、提供、用途、最終用途、地域別に分類しています。
セグメント
サブセグメント
故障タイプ別
寸法欠陥
表面欠陥
汚染欠陥
プロセスのばらつき
その他
技術/テクノロジー別
センサーデータ分析
統計的手法
機械学習アルゴリズム
その他
サービス別
製品紹介
ソフトウェア
ハードウェア
カメラ
カメラ、フォーマット別
エリアスキャンカメラ
ラインスキャンカメラ
カメラ：フレームレート別
センサー
CCDセンサー
CMOSセンサー
CMOSセンサー
フレームグラバー
光学系
プロセッサー
サービス
アプリケーション別
製造
組立検証
欠陥検出
製造検査
包装
グレーディング
ラベル検証
容器・包装検査
最終用途別
製品紹介
自動車
電子・半導体
金属・機械
食品・包装
医薬品
地域別
地域別
北米
不況の影響
米国
カナダ
メキシコ
欧州
景気後退の影響
英国
ドイツ
フランス
その他の欧州
アジア太平洋
景気後退の影響
中国
インド
日本
韓国
その他のアジア太平洋地域
列島
景気後退の影響
中東・アフリカ
南米
2023年8月、シノプシス社は、強力な新しいアプリケーション・セキュリティ・ポスチャ管理（ASPM）ソリューションであるSynopsys Software Risk Managerを発表しました。Software Risk Managerにより、セキュリティ・チームと開発チームは、プロジェクト、チーム、アプリケーション・セキュリティ・テスト（AST）ツールにまたがるアプリケーション・セキュリティ・テストを簡素化、調整、合理化できます。
2022年8月、Synopsys, Inc.は、モバイル・セキュリティとプライバシーのエキスパートであるNowSecure社（米国）および開発者主導型セキュリティのための主要なアジャイル学習プラットフォームを提供するSecure Code Warrior社と協業し、Software Integrity Groupの業界をリードするアプリケーション・セキュリティ・テスト（AST）ソリューション・ポートフォリオを拡充しました。
2022年7月、マイクロソフトはビルラソフトと協業し、ジェネレーティブAIセンター・オブ・エクセレンスを設立。ビルラソフトは、製造業向けの製品設計、プロセス最適化、品質・欠陥検出、予知保全、デジタルツインにAzure OpenAI Serviceの機能を活用。
2023年5月、KLA株式会社はナノエレクトロニクス研究センターであるimec（ベルギー）と提携。このパートナーシップは、電動化と自律移動のための先進的な半導体アプリケーションを加速し、自動車産業を前進させるために必要な人材基盤とインフラを開発することに焦点を当てたSTAR（Semiconductor Talent and Automotive Research）イニシアチブを確立するためのものです。
高速生産ライン向けに設計されたIn-Sight 3800ビジョンシステムは、広範なビジョンツールセット、強力な画像処理機能、柔軟なソフトウェアを提供し、幅広い検査アプリケーションに対応する完全統合ソリューションを実現します。
【目次】
1 はじめに （ページ – 31）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
図1 市場区分
1.3.2 対象地域
1.3.3 考慮した年数
1.3.4 通貨
1.3.5 単位
1.4 制限事項
1.5 利害関係者
1.6 景気後退の影響
2 研究方法 （ページ – 36）
2.1 調査手法
図 2 故障検出と分類市場：調査デザイン
2.1.1 二次調査および一次調査
図 3 故障検出と分類市場：調査手法
2.1.2 二次データ
2.1.2.1 主な二次データ源
2.1.2.2 二次ソースからの主要データ
2.1.3 一次データ
2.1.3.1 主な一次参加者
2.1.3.2 専門家への一次インタビュー
2.1.3.3 プライマリーの内訳
2.1.3.4 一次資料の主要データ
2.1.3.5 主要な業界インサイト
2.2 要因分析
2.2.1 供給側分析
図4 市場規模推定方法：供給側分析
図5 市場規模推定手法：トップダウン型サプライサイド分析
2.3 市場規模の推定
図6 市場規模推定手法：サプライサイド分析
2.3.1 ボトムアップアプローチ
2.3.1.1 ボトムアップ分析による市場規模導出のアプローチ
図7 市場規模推計手法：ボトムアップアプローチ
2.3.2 トップダウンアプローチ
2.3.2.1 トップダウン分析による市場規模導出のアプローチ（供給側）
図8 市場規模推計手法：トップダウンアプローチ
2.3.3 成長予測と予測に関する前提条件
表1 市場成長の前提
2.4 データの三角測量
図9 データの三角測量
2.5 リサーチの前提
表2 主要な前提条件 マクロ経済環境とミクロ経済環境
2.6 調査の限界
2.7 リスク評価
表3 リスク評価
2.7.1 不況が故障検出・分類市場に与える影響を分析するために考慮したパラメータ
3 要約（ページ – 50）
図 10 自動車分野が予測期間中に最も高い CAGR を記録
図 11 予測期間中、ソフトウェア分野が最も高い CAGR を示す市場
図 12 予測期間中、市場をリードするのはカメラ分野
図 13：予測期間を通じてアジア太平洋地域が最大の市場シェアを占める
3.1 不況が故障検出・分類市場に与える影響
図14 不況前後における故障検出・分類市場への影響（2019～2028年
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 54）
4.1 故障検出・分類市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な成長機会
図15 アプリケーション特化型集積回路への高い需要が市場を牽引
4.2 故障検出・分類市場、用途別
図 16：予測期間中、市場をリードする製造業セグメント
4.3 製造業向け故障検出・分類市場（アプリケーション別
図 17 2023 年から 2028 年にかけて最も高い CAGR を示す組立検証セグメント
4.4 パッケージング向け故障検出・分類市場：用途別
図 18 ラベル検証分野が予測期間中に最も高い市場シェアを獲得
4.5 故障検出と分類市場：地域別
図 19 2028 年にはアジア太平洋地域が金額ベースで最大の市場シェアを獲得
4.6 故障検出と分類市場：国別
図 20 予測期間中、中国が市場を支配
5 市場概観（ページ – 57）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 21 故障検出と分類市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 現代の技術環境における複雑なシステムの効率的な検出と管理
5.2.1.2 製造における品質管理プロセスによる工場効率の改善とコスト削減
5.2.1.3 製造業における自動化ツールの導入への注目の高まり
5.2.1.4 特定用途向け集積回路に対する需要の高まり
図 22 故障検出と分類市場：促進要因の影響分析
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 熟練した専門家の不足
図 23 故障検出と分類市場：阻害要因の影響分析
5.2.3 機会
5.2.3.1 AIベースの故障検出・分類機器を用いた生産プロセスの改善
5.2.3.2 自動化とデータ収集システムの採用を促進する政府主導の取り組み
図 24 故障検出・分類市場：機会の影響分析
5.2.4 課題
5.2.4.1 技術革新に起因する製造プロセスの複雑化
図 25 故障検出と分類市場：課題の影響分析
5.3 バリューチェーン分析
図26 故障検出と分類市場：バリューチェーン分析
5.3.1 研究開発エンジニア
5.3.2 原材料サプライヤー
5.3.3 メーカー
5.3.4 システムインテグレーター
5.3.5 サプライヤーとディストリビューター
5.4 ポーターの5つの力分析
表 4 故障検出と分類市場：ポーターの 5 力分析
図 27 故障検出と分類市場：ポーターの 5 フォース分析
5.4.1 新規参入の脅威
5.4.2 代替品の脅威
5.4.3 供給者の交渉力
5.4.4 買い手の交渉力
5.4.5 競合の激しさ
5.5 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図28 故障検出・分類市場におけるプレーヤーの収益シフトと新たな収益ポケット
5.6 エコシステムのマッピング
図29 故障検出と分類市場：エコシステムのマッピング
5.7 価格分析
図30 ハードウェアの平均販売価格（2019年～2028年
5.7.1 主要企業が提供するハードウェアの平均販売価格
図31 ハードウェアの平均販売価格（主要企業別
表5 主要企業が提供するハードウェアの平均販売価格
5.8 主要な利害関係者と購買基準
5.8.1 購入プロセスにおける主要な利害関係者
図 32 上位 3 業種の購買プロセスにおける関係者の影響力
表6 上位垂直市場における購買プロセスにおける関係者の影響力
5.8.2 購入基準
図33 上位3業種における主な購買基準
表7 上位3業種の主な購買基準
5.9 特許分析
図 34 過去 10 年間で特許出願件数の多い上位 10 社
図 35 故障検出・分類装置に関する特許の地域別分析（2022 年
表 8 故障検出と分類市場：技術革新と特許登録（2021～2023 年
5.10 技術分析
5.10.1 液体レンズ
5.10.2 ロボットビジョン
5.10.3 ディープラーニング
5.11 貿易分析
5.11.1 輸入シナリオ
表9 故障検出・分類機器の国別輸入データ（2018～2022年）（百万米ドル
5.11.2 輸出シナリオ
表10 故障検出・分類機器の輸出データ（国別、2018～2022年）（百万米ドル
5.12 ケーススタディ分析
5.12.1 マイクロソフト、エレクトロルミネッセンス（EL）イメージングに基づいてソーラーパネルの故障を検出・特定するエンドツーエンドの故障検出システムを提供
5.12.2 Applied Materials, Inc. 前工程のFD手法を後工程のATP工程に普及させる費用対効果の高いアプローチを提供
5.13 主要会議とイベント（2023～2024年
表11 故障検出・分類市場：会議・イベント一覧
5.14 規制の状況
5.14.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表12 北米：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表13 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表14 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表15 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.14.2 規格
5.15 関税分析
表16 ドイツが輸出するHSコード903033適合製品の関税率
表 17 中国が輸出する HS コード 903033 準拠製品の関税（2022 年
6 故障検出および分類システムで検出される故障の種類（ページ番号 – 82）
6.1 導入
6.2 寸法異常
6.2.1 高コストとダウンタイムにつながる寸法不良を最小化するための使用増加
6.3 表面欠陥
6.3.1 電気的短絡及び装置故障による不規則性
6.4 汚染欠陥
6.4.1 汚染問題による精密エッチングや蒸着プロセスへの干渉
6.5 プロセスのばらつき
6.5.1 プロセス安定性に影響を及ぼすクリーンルーム環境の変動
6.6 その他の障害
7 故障検出と分類のための技術の種類（ページ番号 – 85）
7.1 導入
7.2 センサーデータ分析
7.2.1 リアルタイムで大量のセンサーデータを分析する需要の高まり
7.3 統計的手法
7.3.1 生データを実用的な洞察に変換してセグメント成長を促進する能力
7.4 機械学習アルゴリズム
7.4.1 早期問題検知と予知保全が需要を促進
7.5 その他の技術
8 FAULT DETECTION AND CLASSIFICATION 市場：提供製品別（ページ番号 – 87）
8.1 はじめに
図 36 予測期間を通じてハードウェア分野が最大の市場シェアを獲得
表 18 故障検出と分類市場、提供サービス別、2019 年～2022 年（百万米ドル）
表19 故障検出と分類市場、オファリング別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.2 ソフトウェア
8.2.1 インフラシステムの重要性の高まりが市場の成長を促進
8.3 ハードウェア
表 20 ハードウェア：故障検出と分類市場、2019～2022 年（百万米ドル）
表 21 ハードウェア：故障検出と分類市場、2023～2028 年（百万米ドル）
図 37：ハードウェア製品別では、予測期間中、カメラ分野が市場をリード
表 22 ハードウェア：故障検出と分類市場、2019～2022 年（百万台）
表23 ハードウェア：故障検出と分類市場、2023～2028年（百万台）
8.3.1 カメラ
8.3.1.1 カメラ（フォーマット別
8.3.1.1.1 エリアスキャンカメラ
8.3.1.1.1 他のカメラよりも優れた柔軟性が需要を牽引
8.3.1.1.2 ラインスキャンカメラ
8.3.1.1.2.1 コスト優位性と高解像度が需要を後押し
8.3.1.2 カメラ、フレームレート別
8.3.1.2.1 ブレの少ない滑らかな動きを記録できることが成長を促進
8.3.2 センサー
8.3.2.1 CCDセンサー
8.3.2.1.1 構造がシンプルで欠陥画素が少ないことが需要を牽引
8.3.2.2 CMOSセンサー
8.3.2.2.1 低消費電力と高速性が需要を牽引
8.3.3 フレームグラバー
8.3.3.1 高解像度のデジタル静止画を撮影できることが需要を後押し
8.3.4 オプティクス
8.3.4.1 原材料、部品、完成品の欠陥を規制する必要性が需要を後押し
8.3.5 プロセッサ
8.3.5.1 ビジョンアルゴリズムにおける高解像度・リアルタイムビデオ解析が市場を促進
8.4 サービス
8.4.1 AIとディープラーニング技術の採用拡大が需要を押し上げる
…
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レポートコード：SE 8793
