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故障予測モデルの構築とは？課題と対策・製品を解説
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状況分析・情報管理における故障予測モデルの構築とは？
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『FTAStudio』は、FMEA 表・FT図の作成、レポート出力等、幅広く
FTA/FMEAをサポートするアプリケーションです。
ノードの移動や追加でツリーが変更されると直ちにレイアウトを再計算し、
最適な形状に配置。数千のノードを入力しても、さくさくと操作すること
ができます。
また、最小カットセットに基づいて、全てのノードの確率を自動計算します。
【特長】
■高度なレイアウトアルゴリズムで高速描画
■確率を自動計算
■強力な印刷機能
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
故障木解析ツール『FTAStudio』
当社の故障検知システム『Wi-Probe ACCEL&CLOUD』は、設備の
振動データをクラウドに送信し、周波数分析後、機械学習により
正常パターンを学習します。
診断時はMT（マハラノビス・タグチ）法を活用し、故障や劣化を予測する
ことにより生産効率向上にお役立て頂けます。
＜故障予測アルゴリズムは群馬大学理工学府と共同開発＞
【特長】
■振動をスペクトラム解析、故障を予測 or 品質推定を実施
■予測・推定結果はWEBブラウザで確認可能
■機械学習を生産効率向上に活用
※詳しくはPDF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。
故障検知システム『Wi-Probe ACCEL&CLOUD』
当社で取り扱う、「スマートセンサ」をご紹介します。
OEMおよびシステムインテグレータのニーズを念頭に設計され、
複雑さとコストの削減に関してソリューションを提供。
単一のセンサに複数のセンシングモードを実装することで、
設計者が常に夢見てきた自由度を提供し、卓越した汎用性と
簡素化された統合を提供します。
【特長】
■マルチモード高精度測定
■予知保全機能
■ユーザー設定メモリ
■出力はユーザー設定可能
■センサ間の直接通信が可能
■デュアルチャンネル出力
※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。
スマートセンサ
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状況分析・情報管理における故障予測モデルの構築
状況分析・情報管理における故障予測モデルの構築とは？
予知保全・メンテナンスDX業界における「状況分析・情報管理の故障予測モデルの構築」とは、機器や設備の稼働状況、過去のメンテナンス履歴、環境データなどの様々な情報を収集・分析し、将来的な故障の可能性を高い精度で予測するモデルを開発することです。これにより、突発的な故障による生産停止や高額な修理費用を回避し、計画的なメンテナンス実施によるコスト削減と稼働率向上を目指します。
課題
データ収集・統合の複雑性
多種多様なセンサーやシステムから得られるデータを、一貫性のある形式で収集・統合することが困難であり、分析の基盤構築に手間がかかる。
専門知識・人材の不足
高度なデータ分析スキルや機械学習の専門知識を持つ人材が不足しており、効果的な予測モデルの構築・運用が難しい。
リアルタイム性の欠如
収集したデータがリアルタイムで分析・反映されず、故障の兆候を早期に捉えられないため、予防的な対応が遅れる。
モデルの精度と汎用性の課題
特定の機器や環境に特化したモデルは精度が高いものの、汎用性に欠け、新たな機器や状況への適用が難しい場合がある。
対策
統合データプラットフォームの導入
様々なソースからのデータを一元管理し、分析しやすい形式に変換するプラットフォームを導入し、データ統合の課題を解決する。
AI・機械学習コンサルティングの活用
専門的な知識を持つ外部コンサルタントやサービスを活用し、データ分析からモデル構築、運用までを支援してもらう。
エッジコンピューティングとリアルタイム分析
データ発生源に近い場所で分析を行うエッジコンピューティングを導入し、リアルタイムでの異常検知と迅速な対応を可能にする。
継続的なモデル学習とチューニング
収集される新たなデータを活用してモデルを継続的に学習・更新し、精度向上と様々な状況への適応性を高める。
対策に役立つ製品例
IoTデータ収集・管理システム
様々なセンサーからのデータを効率的に収集・整理し、分析基盤として活用できる状態にするため、データ収集・統合の複雑性を解消する。
AI駆動型予知保全システム
機械学習アルゴリズムを用いて故障予測モデルを自動構築・運用し、専門知識がなくても高度な分析が可能になるため、専門知識・人材の不足を補う。
リアルタイム監視・アラートシステム
稼働データをリアルタイムで監視し、異常検知時に即座にアラートを発するため、リアルタイム性の欠如による対応遅延を防ぐ。
アダプティブ学習型予測モデルサービス
継続的にデータを学習し、環境変化や新たな故障パターンに適応するモデルを提供するため、モデルの精度と汎用性の課題に対応する。
