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設備の予知保全とは？課題と対策・製品を解説
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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？
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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。
リアルタイム寿命予測電源『Sfidaシリーズ』
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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。
