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予知保全・設備監視とは?課題と対策・製品を解説

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生産・製造DXにおける予知保全・設備監視とは?
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【化学プラント向け】AI-FTAによる予兆保全
リモート監視ソリューション『Wi-VIS』
『移動できるカメラ』レール上のカメラで広範囲を遠隔監視・点検
設備点検自動航行ドローン『DEEP HORNET』
遠隔監視ソリューション【夜間や休日の巡回をなくして監視を省力化】
機械学習ソフト JUSE-StatWorks/V5 機械学習R2
遠隔監視システム『remoop』※作業の効率化を手軽に実現!
撮るだけ点検日報
株式会社キャトル 会社案内
デジタルツイン『ProcessMetaverse(PMv)』
業務支援サービス『fMaintainer(R)』
『AIソリューションサービス』
統合開発環境『Manufacturing-IX (M-IX)』
PRIME FMS
コグニティブAIを軸としたクラウドソリューション
【当社の強み】DX推進

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生産・製造DXにおける予知保全・設備監視
生産・製造DXにおける予知保全・設備監視とは?
生産・製造現場におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)の一環として、設備の異常を事前に検知し、故障や停止を未然に防ぐための取り組みです。センサーデータや稼働履歴などを分析し、最適なタイミングでのメンテナンスや運用改善を目指します。
課題
突発的な設備故障による生産停止
予期せぬ設備トラブルが発生し、ラインが停止することで、納期遅延や機会損失が発生するリスクがあります。
過剰なメンテナンスによるコスト増
定期的なメンテナンスが過剰に行われることで、不要な部品交換や作業が発生し、コストが増大する可能性があります。
熟練技術者への依存とノウハウ継承の困難さ
設備の異常検知やメンテナンス判断が熟練技術者の経験に依存しており、技術継承が難しいという課題があります。
データ活用のための専門知識・人材不足
収集した設備データを分析し、予知保全に繋げるための専門的な知識やスキルを持つ人材が不足しています。
対策
IoTセンサーによるリアルタイム監視
設備にIoTセンサーを設置し、振動、温度、圧力などのデータをリアルタイムで収集・分析することで、異常の兆候を早期に検知し ます。
AI・機械学習による異常検知
収集したデータをAIや機械学習で分析し、過去のデータパターンから逸脱する異常を自動で検知・予測します。
デジタルツインによるシミュレーション
実際の設備をデジタル空間上に再現し、様々な条件下での挙動をシミュレーションすることで、最適なメンテナンス計画を立案します。
統合監視プラットフォームの導入
複数の設備やセンサーからのデータを一元管理し、可視化・分析できるプラットフォームを導入することで、効率的な運用管理を実現します。
対策に役立つ製品例
産業用IoTシステム
様々な産業機器からデータを収集・蓄積し、分析・可視化する機能を提供することで、リアルタイムな設備監視と異常検知を可能にします。
AI駆動型予知保全ソフトウェア
機械学習アルゴリズムを用いて設備データを分析し、故障の可能性を予測し、メンテナンス時期を最適化することで、ダウンタイムを削減します。
スマートセンサーソリューション
振動、温度、電流などのデータを高精度に計測し、無線通信で送信するセンサー群と、それらを管理するシステムを提供し、設備の健康状態を把握します。
クラウドベースの設備管理システム
設備の稼働状況、メンテナンス履歴、センサーデータをクラウド上で一元管理し、どこからでもアクセス可能にすることで、迅速な意思決定と効率的な運用を支援します。
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