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製品の寿命予測とは?課題と対策・製品を解説
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品質管理・検査工程における製品の寿命予測とは?
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防衛業界では、製品の信頼性と耐久性を確保するために、過酷な環境下での性能評価が不可欠です。特に、温度変化、湿度、振動といった複合的な環境ストレスに対する耐性は、製品の機能維持に重要な要素となります。これらの環境要因は、製品の物理的破壊や性能劣化を引き起こす可能性があります。当社の複合環境振動試験装置は、「温度」「湿度」「振動(衝撃)」の3つの試験条件を同時に制御し、実際の環境に近い試験を実現します。これにより、単独の環境試験をそれぞれ行う場合に比べて、大幅な時間短縮が可能になります。
【活用シーン】
* 航空機部品の振動試験
* 軍事用電子機器の耐環境試験
* 車両搭載機器の耐久試験
【導入の効果】
* 製品の信頼性向上
* 試験時間の短縮
* 開発サイクルの効率化
【防衛向け】複合環境振動試験装置
家電業界では、製品の品質と信頼性を確保するために、様々な耐久試験が実施されます。特に、振動や衝撃にさらされる製品においては、これらの試験が製品の寿命や性能に大きく影響します。小型加振器は、これらの試験において、製品の振動特性を評価し、耐久性を検証するために必要不可欠です。
【活用シーン】
* 家電製品の振動試験
* 製品の耐久性評価
* 輸送時の振動シミュレーション
【導入の効果】
* 製品の信頼性向上
* 品質管理の効率化
* 市場クレームの削減
【家電製品向け】小型加振器 振動試験機
『FCS-03』は、当社の経験と実績により設計・製作された油圧サーボ式の
肘掛け専用強度・耐久性試験機です。
JIS規格に規定されている、いすの静的強度試験・耐久性試験を油圧サーボ機構
及びコンピュータ制御により高精度にかつ効率よく確実に行うことができます。
【特長】
■油圧サーボ機構の採用によりエアー式に比べ制御性・再現性に優れる
■サブコントロール機能により試験体と負荷用治具との間隔調整が容易に行える
■座面の耐久性試験と背もたれの耐久性試験の同時試験が容易に行える
■シリンダ部に変位計が組込まれているので、ストローク制御も可能
■JIS規格試験において、パソコンにインストールされたプログラムから
目的の試験パターンを選択するだけで試験を容易に行える
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
肘掛け専用強度・耐久性試験機『FCS-03』
玉軸受の寿命試験に必要なすべての機能を備えており、しかもフレームに大きな剛性を持たせてありますので、簡単に設置ができます。
軸受けと試料部を独立潤滑しており、様々な潤滑条件で試験が可能です。
寿命試験機 学振型軸受寿命試験機
『MEP-10』は、さまざまな条件を台上試験において簡単に再現し、
供試体のメカニカルロス・温度状況・潤滑状況・振動状況などを定量的に
計測・表示・記録する試験装置です。
タッチパネルやPC画面から簡単に操作制御することが可能で、
また計測データも各種形式で表示・記録することが可能です。
【特長】
■負荷モータを電力回生しているため省エネルギー
■連続運転・パターン運転に任意対応
■油圧・温度など豊富なデータ収集機能を追加可能
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
電力回生型 モータリング装置『MEP-10』
さまざまな材料にも適用できる3D顕微鏡です。
コンピュータ制御により、組織観察、研磨機、洗浄、エッチングを
繰り返し全自動で行え、高効率で 3D組織像 が得ることができます。
従来、手動で繰り返し行っていた機械研磨と光学顕微鏡観察を全自動化することで、数ヶ月要していた作業を1日で終わらせることができます。
3D顕微鏡 3Dプリンターの製品確認
電池診断器はバッテリーに接続しスタートボタンを押すだけで速やかに測定。測定項目は起電圧(Vemf)、容量(AH)、電池の残容量(SOC)です。測定結果は本体のディスプレイに表示でき、パソコンへ送信可能です。電池製造ラインや出荷・受入時など工程内検査へ導入することで電池の状態を正確に把握できます。
【特長】
■プリンターによりデータ出力可能(オプション)
■データ解析用のノ ートパソコンと接続可能(USB端子装備)
■LANにより、ホストコンピュータへの接続も可能
※詳しくはお問い合わせいただくかPDFをダウンロードしてご覧ください。
【電池診断装置】半日以上かかった電池容量診断がわずか1秒で!

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品質管理・検査工程における製品の寿命予測
品質管理・検査工程における製品の寿命予測とは?
製品の品質管理および検査工程において、製品が使用可能な期間(寿命)を事前に予測する技術です。これにより、製品の信頼性向上、保守コストの最適化、顧客満足度の向上を目指します。
課題
寿命予測の精度不足
従来の検査データだけでは、実際の使用環境下での製品の劣化を正確に捉えきれず、寿命予測の精度が低い。
データ収集・分析の非効率性
多岐にわたる検査データや使用状況データを効率的に収集・統合し、分析するための仕組みが整っていない。
予知保全の遅れ
製品の故障や性能低下の兆候を早期に検知できず、計画的なメンテナンスや交換が行われず、突発的な故障による機会損失が発生する。
コスト増大のリスク
過剰な品質管理や、逆に早期故障によるクレーム対応、修理・交換コストの増大といったリスクを抱えている。
対策
先進的なデータ分析基盤の導入
IoTセンサーや検査装置から得られる時系列データを統合・分析し、機械学習モデルを用いて製品の劣化パターンを学習させる。
リアルタイム監視システムの構築
製品の使用状況や環境データをリアルタイムで収集・監視し、異常検知や寿命予測の精度を向上させる。
AI駆動型の予知保全
AIが収集データを分析し、故障の可能性や残存寿命を予測することで、最適なタイミングでのメンテナンスや部品交換を提案する。
デジタルツインの活用
物理的な製品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寿命を予測・評価する。
対策に役立つ製品例
統合データ分析システム
様々なソースからのデータを一元管理し、高度な分析アルゴリズムを用いて製品の劣化傾向や寿命を予測する。
IoTセンサーデータ収集・解析サービス
製品に搭載されたセンサーからリアルタイムでデータを収集し、クラウド上で解析して寿命予測に活用する。
機械学習ベースの予知保全ソフトウェア
過去の故障データや稼働データを学習し、将来の故障リスクや残存寿命を高い精度で予測する。
シミュレーション・モデリングツール
製品の物理的特性や使用環境をモデル化し、仮想的な条件下での寿命評価や信頼性分析を行う。






