top of page
メカトロニクス制御

メカトロニクス制御に関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。

設備の予知保全とは?課題と対策・製品を解説

mushimegane.png

目的・課題で絞り込む

​カテゴリで絞り込む

EMC・ノイズ対策技術
スマート工場内の搬送系および協働ロボット利活用
スマート工場・DX
パワーエレクトロニクス技術
メカトロニクス・制御技術
モーション・エンジニアリング
モータ技術
工場内のシステム見える化
工場内のデジタルトランスフォーメーション(DX)
電源システム
熱設計・対策技術
部品加工技術
その他メカトロニクス制御
nowloading.gif

制御システム・FA機器・ロボットにおける設備の予知保全とは?

制御システム、FA機器、ロボットなどの産業用設備において、故障が発生する前にその兆候を検知し、計画的にメンテナンスを行うことで、突発的な生産停止を防ぎ、稼働率の向上とコスト削減を目指す取り組みです。これにより、設備のライフサイクル全体での最適化を図ります。

各社の製品

絞り込み条件:

​▼チェックした製品のカタログをダウンロード

​一度にダウンロードできるカタログは20件までです。

【製造業向け】保全オペレーション支援:デジタル保全マイスター
ダウンロードお問い合わせ

製造業の予兆保全においては、設備の異常を早期に発見し、計画的なメンテナンスを行うことが、生産性の維持に不可欠です。設備の突然の故障は、生産ラインの停止を招き、大きな損失に繋がります。デジタル保全マイスターは、過去の保全記録やエラーログをAIが学習し、設備の異常を早期に発見するための情報を提供します。これにより、計画的なメンテナンスを可能にし、設備のダウンタイムを削減します。

【活用シーン】
* 設備の異常検知
* 原因の特定
* 適切な対策案の提示

【導入の効果】
* 設備の安定稼働
* メンテナンスコストの削減
* 生産性の向上

【電子機器向け】i4.0BS(R)による生産効率化
ダウンロードお問い合わせ

電子機器業界では、製造プロセスの安定性と製品の品質向上が求められます。特に、精密な部品を扱う電子機器製造においては、設備の異常や部品の劣化が生産効率の低下や不良品の発生につながる可能性があります。HIWIN i4.0BS(R)は、ボールねじの状態を可視化することで、これらの課題を解決します。

【活用シーン】
・電子機器製造ラインにおけるボールねじの異常検知
・生産設備の予防保全
・品質管理部門におけるデータ活用

【導入の効果】
・設備のダウンタイム削減
・不良品の発生率低減
・メンテナンスコストの最適化

産業機械では様々な用途に使用されるセンサーですが、ジェルシステムの磁気センサーは用途に応じて動作距離が設定でき使い勝手抜群!しかもローコスト。NO(ノーマルオープン)、NC(ノーマルクローズ)はもちろん、磁気を検知後に動作状態を保持できるSH(自己保持タイプ)もラインナップ。水・湯・薬液にも対応した液面検知用のフロートスイッチでご要望にお応えします。カスタム対応でご希望仕様の1品にも対応いたします。

【活用シーン】
・ワークの位置検知
・扉の開閉検知
・冷却水残量検知

【導入の効果】
・扉の開閉状態を正確に把握
・安全性の向上
・コスト削減

リアルタイム寿命予測電源『Sfidaシリーズ』
ダウンロードお問い合わせ

当社が取り扱うリアルタイム寿命予測電源『Sfidaシリーズ』を
ご紹介します。

LED点灯パターンで残存寿命を表示し、小型、高効率、
高信頼を実現。

鉄道関連安全規格EN50155と、鉄道車上機器EMC EN50121-3-2に
準拠しており、標準で基板両面コーティング処理がされています。

【特長】
■リアルタイム寿命予測機能搭載
■小型、高効率、高信頼を実現
■鉄道関連安全規格EN50155準拠
■鉄道車上機器EMC EN50121-3-2準拠
■出力保護機能:過電圧、過電流、過熱
■RoHS対応

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

nowloading.gif

​お探しの製品は見つかりませんでした。

1 / 1

制御システム・FA機器・ロボットにおける設備の予知保全

制御システム・FA機器・ロボットにおける設備の予知保全とは?

制御システム、FA機器、ロボットなどの産業用設備において、故障が発生する前にその兆候を検知し、計画的にメンテナンスを行うことで、突発的な生産停止を防ぎ、稼働率の向上とコスト削減を目指す取り組みです。これにより、設備のライフサイクル全体での最適化を図ります。

​課題

突発的な故障による生産停止

予期せぬ機器の故障は、生産ライン全体の停止を招き、納期遅延や機会損失に繋がります。

過剰なメンテナンスコスト

定期的なメンテナンスは必要ですが、まだ使用可能な部品を交換することで、無駄なコストが発生する可能性があります。

熟練技術者への依存

故障原因の特定や修理には高度な専門知識が必要であり、熟練技術者の不足が課題となることがあります。

データ活用の遅れ

設備から取得される膨大なデータを効果的に分析・活用する仕組みが整っていない場合があります。

​対策

稼働データに基づく異常検知

センサー等で取得した稼働データをリアルタイムで分析し、通常とは異なるパターンを検知して異常の予兆を捉えます。

AIによる故障予測

過去の故障データと現在の稼働データをAIで学習させ、将来的な故障発生確率を予測します。

状態基準保全(CBM)の導入

機器の状態を常に監視し、必要に応じてメンテナンスを実施することで、最適なタイミングでの保全を実現します。

リモート監視・診断システム

遠隔地からでも設備の稼働状況を把握し、専門家が迅速な診断やアドバイスを行える体制を構築します。

​対策に役立つ製品例

産業用IoTゲートウェイ

様々なセンサーや機器からデータを収集し、クラウドやサーバーへ安全に転送する機能を提供し、データ活用の基盤となります。

AI分析システム

収集したデータを機械学習やディープラーニングを用いて分析し、故障予測や異常検知の精度を高めます。

状態監視センサー

振動、温度、電流などの物理量を計測し、機器の劣化や異常の兆候を早期に捉えるためのデータを提供します。

クラウド型予知保全サービス

専門的な分析ツールやノウハウをサービスとして提供し、自社でのシステム構築・運用負担を軽減します。

ikkatsu_maru_flat_shadow.png
bottom of page