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保全ノウハウのデータ化とは?課題と対策・製品を解説

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予防・予知保全(製造)における保全ノウハウのデータ化とは?

製造業における予防・予知保全のノウハウを、経験や勘に頼るだけでなく、数値データやデジタル情報として蓄積・活用することです。これにより、設備の故障を未然に防ぎ、突発的な停止リスクを低減し、生産効率の向上とコスト削減を目指します。

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保全データをリアルタイム共有 『メンテナンス統合管理システム』

保全データをリアルタイム共有 『メンテナンス統合管理システム』
当社の「メンテナンス統合管理システム」についてご紹介いたします。 <こんなお悩みありませんか?> ■Excelや紙で設備保全情報を管理しているため負担が大きい ■過去のトラブル履歴を探すのが大変 ■点検票をエクセルに転記するのが手間 ■設備の修理状況がどうなっているのか分からない ■点検のスケジューリングや進捗管理が大変 など メンテナンス統合管理システムは、設備や保全(点検記録など)の情報を紐づけてクラウド上で一元管理。過去のトラブル履歴から最新の状況まですぐにアクセスできるため、データの管理工数を大幅に削減できます。 加えて、点検のスケジューリングや設備の突発的な故障や修理状況なども リアルタイムに関係者に共有することもできます。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■設備保全データをクラウド上で一元管理 ■計画的な保全活動のスケジューリングをサポート ■最新の状況をリアルタイムに関係者へ共有 ※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。

【解説資料】保全業務の属人化や設備稼働率低下など現場の課題を解消

【解説資料】保全業務の属人化や設備稼働率低下など現場の課題を解消
当資料では、THKが自社工場で培ったノウハウを詰め込んだソリューション 「メンテナンス統合管理システム」について、ご紹介しております。 属人化が進み、作業の煩雑化に悩む設備保全業務、問題解決の鍵となる システムの導入、製造現場の“見える化"などについて解説。 生産設備の稼働率低下や保全業務の煩雑化・属人化にお悩みでしたら、 ぜひ一度、当社にご相談ください。 【掲載内容】 ■属人化が進み、作業の煩雑化に悩む設備保全業務  問題解決の鍵は製造現場に最適化されたシステムの導入 ■点在していた設備保全情報をデータ化して一元管理  製造現場を“見える化"し、保全業務の効率化を図る ※詳しくはカタログをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

設備亀裂補修 溶接ではない金属補修

設備亀裂補修 溶接ではない金属補修
【製品PR】 「MS工法(Mechanical Stitch)」は、金属のクラックに対して、メカニカル(機械的)な手法で行う画期的な補修工法(メカニカルスティッチ工法)です。 まったく熱を加えないので ”熱ひずみ” がおこりません。他部位への残留応力が発生せず、新たなクラックなどの2次損傷も防止します。 金属のクラック(き裂)は、設備保全業務の悩みのひとつ。 一般的な溶接工法による補修では、熱によってクラック周辺の母材が変化し、残留応力やひずみが発生するため、 「クラック再発」や「二次損傷」を誘発するリスクを常に抱えていました。 【MS工法特徴】 ■熱による硬化と残留応力が皆無 ■2次損傷をなくす ■安定した品質の維持 →治具などで、統合されたシステム補修 →ノウハウ・経験・実績の積み重ね ■短期間での施工完了 →設備機器の稼働率を大幅に低下させることがない ■安全と環境面で優位 →火を使用しないため、他の設備機器の稼働率低下や環境面への影響がない 詳しくはお問い合わせください。
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予防・予知保全(製造)における保全ノウハウのデータ化

予防・予知保全(製造)における保全ノウハウのデータ化とは?

製造業における予防・予知保全のノウハウを、経験や勘に頼るだけでなく、数値データやデジタル情報として蓄積・活用することです。これにより、設備の故障を未然に防ぎ、突発的な停止リスクを低減し、生産効率の向上とコスト削減を目指します。

​課題

熟練者の暗黙知の継承困難

長年の経験を持つ熟練技術者の持つ、言語化されにくい保全ノウハウが、若手技術者へうまく伝承されていない。

データ収集・分析の属人化

設備の稼働データやメンテナンス履歴の収集・分析が担当者に依存しており、体系的な管理や活用が進んでいない。

保全活動の非効率性

過去のトラブル事例や対応策が共有されておらず、同様の故障が発生した際に、都度対応に時間がかかり非効率になっている。

変化への対応力不足

設備の老朽化や生産ラインの変更など、環境変化に対応するための保全戦略の立案や実行が、経験則に頼るため柔軟性に欠ける。

​対策

保全記録のデジタル化と標準化

点検結果、修理履歴、交換部品などの保全記録を、統一されたフォーマットでデジタル化し、データベースに集約する。

センサーデータと保全情報の連携

設備の稼働データ(温度、振動、圧力など)と、保全記録を紐づけ、異常の兆候を早期に検知する仕組みを構築する。

AI・機械学習による分析

蓄積されたデータをAIや機械学習で分析し、故障予測モデルの構築や、最適なメンテナンス時期の提案を行う。

ナレッジベースの構築と共有

過去のトラブルシューティング事例や、効果的な保全手法をデータベース化し、誰でもアクセス・活用できる環境を整備する。

​対策に役立つ製品例

設備管理システム

設備の稼働状況、メンテナンス履歴、点検記録などを一元管理し、データに基づいた保全計画の立案を支援する。

IoTデータ収集・分析システム

設備に設置したセンサーからリアルタイムでデータを収集し、異常検知や予兆分析を行うことで、予知保全を可能にする。

AI駆動型故障予測ツール

過去のデータとリアルタイムデータを分析し、高精度な故障予測を行い、計画的なメンテナンスを促進する。

デジタルワークフロー・ナレッジ共有ツール

保全作業の手順や過去の対応事例をデジタル化し、現場作業員が容易に参照・共有できる環境を提供し、ノウハウの継承を促進する。

⭐今週のピックアップ

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