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工場設備・FA化推進

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劣化診断とは?課題と対策・製品を解説

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保守・保全における劣化診断とは?

工場設備・FA化推進業界における保守・保全の劣化診断とは、設備の経年劣化や異常の兆候を早期に検知し、故障や生産停止のリスクを最小限に抑えるための評価プロセスです。これにより、計画的なメンテナンスや部品交換を可能にし、設備の長寿命化と生産効率の維持・向上を目指します。

各社の製品

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高機能チラー(恒温循環制御装置)

高機能チラー(恒温循環制御装置)
株式会社AMU冷熱では、3つの新しい制御方式を採用した 『高機能チラー(恒温循環制御装置)』を取り扱っております。 制御回路内に水槽が無く、昇降温の応答が非常に高速な 「ハイレスポンスチラー」をはじめ、オートチューニングボタン1発で 高安定度で温度制御可能な「ピンポイントチラー」、対象制御物に センサーを挿す必要がない「イマジネーションコントロールチラー」を ラインアップしております。 【ラインアップ】 ■ハイレスポンスチラー ■ピンポイントチラー ■イマジネーションコントロールチラー ※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。

【資料】大規模施工事例集|外壁・屋根塗装・雨漏り修理など

【資料】大規模施工事例集|外壁・屋根塗装・雨漏り修理など
当資料は、株式会社楽塗の大規模施工事例集です。 外装塗装工事や屋根塗装工事、タイル工事、シーリング工事など を行った事例を多数掲載しております。 各工程の画像も豊富にございますので、参考にしやすい一冊と なっております。是非、ダウンロードしてご覧ください。 【掲載事例(一部)】 ■埼玉県川口市 G外装修繕工事 ■千葉県八街市 T壱番館・弐番館 大規模修繕工事 ■東京都葛飾区 Fマンション大規模修繕工事 ■東京都葛飾区 PK外装改修工事 ■東京都足立区 G外壁修繕工事 ※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。

【まとめて無料進呈中】土間床 沈下修正工事の施工事例

【まとめて無料進呈中】土間床 沈下修正工事の施工事例
当社では、工場、倉庫、店舗、学校など、業務を止めることが 難しい建物の床の傾き・沈下・段差・空洞などを、 既設床を壊さずに修正する沈下修正工法『テラテック工法』の 施工を行っています。 コンクリート土間床下に特殊ウレタン樹脂を注入し、 その膨張力によって床を水平にする『テラテック工法』は 従来のコンクリート打換工法と比べ、工期は約1/10。 荷物・機械等の撤去や大型プラントの設置も必要ありません。 その、「テラテック工法」による土間床沈下修正工事を行った 事例をご紹介している資料を無料で進呈しております。 施工前の状況やお問い合わせをいただいたきっかけなど詳しく掲載。 ぜひまとめてダウンロードしてご覧ください。 【資料概要】 ■施工事例.株式会社フナボリ様(製造工場) ■施工事例集Vol1.様々なケースの施工事例をご紹介 ■お客様の声Vol1~4.実際に施工されたお客様の声をご紹介 ※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。  フリーダイヤル:0120-873-835

ロボット更新工事・置き換え工事

ロボット更新工事・置き換え工事
当社で行っている「ロボット更新工事」についてご紹介いたします。 ロボットとコントローラの型式・シリアルナンバーから点検・診断可能。 老朽化しているロボットを高効率ロボットに置き換え提案いたします。 また、ロボット更新時に前後工程の自動化もご提案可能。 DXの導入によりWES,WCSの構築ができます。 【特長】 ■ロボットを定期的に点検することで寿命長持ち ■バッテリー交換によりデータ破損を防止 ■ロボット更新で生産性を向上 ※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。
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保守・保全における劣化診断

保守・保全における劣化診断とは?

工場設備・FA化推進業界における保守・保全の劣化診断とは、設備の経年劣化や異常の兆候を早期に検知し、故障や生産停止のリスクを最小限に抑えるための評価プロセスです。これにより、計画的なメンテナンスや部品交換を可能にし、設備の長寿命化と生産効率の維持・向上を目指します。

​課題

予知保全の難しさ

設備の故障は突発的に発生しやすく、事前の兆候を捉えきれないため、計画的なメンテナンスが困難な場合があります。

診断技術の属人化

熟練技術者の経験や勘に頼る部分が大きく、診断結果の客観性や標準化が難しいという課題があります。

データ活用の遅れ

設備から取得でき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おらず、劣化の早期発見に繋がっていないケースがあります。

コストとリソースの制約

高度な診断技術の導入や専門人材の育成にはコストがかかり、中小企業などではリソースの制約から十分な対策が取れないことがあります。

​対策

センサーデータによる監視

振動、温度、電流などのセンサーデータを常時収集・分析し、異常なパターンを検知することで、劣化の兆候を早期に捉えます。

AI・機械学習の活用

過去の故障データや稼働データをAIで学習させ、将来の故障リスクを予測したり、異常箇所を特定したりします。

デジタルツインの構築

実機設備のデジタルツインを作成し、シミュレーションを通じて様々な条件下での劣化状況を評価・予測します。

リモート診断サービスの導入

専門家が遠隔から設備の状態を診断し、迅速かつ的確なアドバイスやメンテナンス計画を提供します。

​対策に役立つ製品例

IoTセンサーパッケージ

設備に設置した複数のセンサーからリアルタイムでデータを収集し、異常検知の基盤を提供します。

予兆保全分析システム

収集したデータをAIで分析し、故障確率や推奨メンテナンス時期を提示するソフトウェアです。

設備状態可視化ダッシュボード

設備の稼働状況や診断結果を分かりやすく表示し、管理者が迅速に状況を把握できるようにします。

遠隔監視・診断システム

専門家が遠隔から設備の状態をモニタリングし、問題発生時に迅速な対応を支援するサービスです。

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