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異常の兆候を早期検知とは？課題と対策・製品を解説
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予防・予知保全（製造）における異常の兆候を早期検知とは？
各社の製品
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当社では、様々な機械式駐車装置メーカーおよび保守点検協力業者との
長年の関連業務の中で構築された強力なバックアップ体制のもと、
機械式駐車場のメンテナンスを行っております。
機械式駐車場の故障の際には、24時間365日体制で対応可能。
また、定期点検にて確認した不具合については、その都度修繕提案をし、
ご了解をいただき次第、修繕工事を実施させていただきます。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【特長】
■メンテナンス費用の削減が可能
■24時間365日のメンテナンス体制
■定期点検から修繕提案まで対応
■お客様に寄り添ったメンテナンス など
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。
機械式駐車場メンテナンスサービス
九州電力株式会社が提供しているケーブル診断サービス『PDLOOK』は、
“異常を感知した際には手遅れ"や、
“計画外の操業停止、長納期のケーブル調達が発生“
といったトラブルを未然に予知・防止する対策が可能。
365日トレンド監視で劣化の兆候を逃さず、
電気のプロ×AI診断で診断結果を毎月報告いたします。
【特長】
■365日トレンド監視で劣化の兆候を逃さない
■停電作業不要(操業状態で診断可能)
■電気のプロ×AI診断で診断結果を毎月報告
パートナー企業様も募集中です。
※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。
ケーブル診断サービス『PDLOOK』＜予知保全＞
当社では、昭和60年から一貫して機械式駐車装置保守点検、設計・施工、
運営管理を担い、長年に渡る数々のメーカーでのメンテナンス経験実績がございます。
不測にして起こる機械式駐車場のトラブルは、関東圏9拠点に点在する
ネットワークで【24時間・365日】緊急コールセンターが対応、
迅速にメンテナンスのエキスパートが現場に直行します。
【特長】
■独自の部品調達力を有し部品の設計、製造ができる技術力
■ほとんどの機種への対応が可能
■メンテナンスのエキスパートが、きめ細かなメンテナンスを実施
※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。
機械式駐車装置メンテナンスサービス
『マホータイシリーズ』は、鉄管、ステンレス管、銅管、塩ビ管、
ポリプロピレン管、ポリエチレン管、鉛管、コンクリート製品等、
あらゆる設備、配管のトラブルをすばやく解決します。
水だけでなく、給湯、蒸気、油、化学薬品等の液漏れ補修にも
ご使用になれます。
水以外の用途でお使いの場合は、他の製品との組み合わせが
必要になる場合がございますのでお気軽にお問い合わせください。
【特長】
■漏れたままの補修も可能
■巻くだけの簡単施工
■一体化して堅固
※全国の上下水道、プラント、ビル、タンク、船舶、化学工場などで
多数の実績がございます。
その一部ですが施工事例集PDFをダウンロードして頂けます。
施工についても気軽にお問い合わせください。
※マホータイは株式会社折原製作所の登録商標です。
類似品にご注意ください。
パイプの延命補強材『マホータイシリーズ』
当社は、現在約35社(平成27年5月現在)のメーカー様より、
保守業務等を請け負っており、日々お客様の快適な生活を守るため、
保守はもとより入れ替え・改修提案まで行っております。
垂直搬送機、テーブルリフター、天井クレーン、自動倉庫、コンベア等
幅広く対応しております。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【業務内容】
■各種エレベーターの導入提案、機器販売、保守点検
■各種搬送機の導入提案、機器販売、保守点検
(垂直搬送機、テーブルリフター、天井クレーン、自動倉庫、コンベア等)
■各メーカー様の東北地区サービスステーション
※詳細については、お気軽にお問い合わせください。
エレベーター メンテナンスサービス
『クイックパイプラップ』は 、簡単、しかも長持ちで
あっという間に固着する緊急補修FRPテープです。
網上のグラスファイバーにポリウレタン樹脂を塗布した柔らかいテープを
水に浸けるだけでアッという間に即効硬化。
産油国では直径2～3mもあるパイプラインの漏れを補修するほどの本格補修テープです。
【特長】
■パイプの亀裂、水漏れの緊急補修に即対応
■優れた耐熱、耐薬、耐酸性
■PVC、FRP、銅、鉄、鉛、ステンレス等、様々な素材に適応
■保存期間約2年（アルミ包装未開封、気温5～25℃で保存した場合）
※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。
補修テープ『クイックパイプラップ』
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予防・予知保全（製造）における異常の兆候を早期検知
予防・予知保全（製造）における異常の兆候を早期検知とは？
製造業における予防・予知保全の異常の兆候早期検知とは、設備の故障や性能低下といった異常が発生する前に、その予兆をデータ分析やセンサー技術を用いて捉え、計画的なメンテナンスや改善を行うことで、突発的な設備停止を防ぎ、生産効率の最大化を目指す取り組みです。
課題
データ収集と分析の複雑さ
多種多様な設備から膨大なデータを収集し、異常の兆候を正確に分析するための専門知識や高度なツールが不足している。
熟練技術者のノウハウ継承の困難さ
長年の経験を持つ熟練技術者の持つ、微妙な異常の兆候を見抜く感覚や判断基準を、データ化・標準化することが難しい。
初期投資とROIの不確実性
IoTセンサーや分析システムの導入には初期投資が必要だが、その効果（ROI）が事前に明確に予測しにくい。
サイロ化された情報と連携不足
設備、生産、保守などの部門間で情報が分断されており、異常の兆候に関する情報を統合的に活用できていない。
対策
IoTセンサーとデータ統合プラットフォームの活用
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。これらのデータを一元管理・分析するプラットフォームで異常の兆候を可視化する。
AI・機械学習による異常検知モデルの構築
収集した過去の正常・異常データを学習させ、AIが未知のデータから異常の兆候を自動で検知するモデルを構築・運用する。
デジタルツインによるシミュレーションと予測
実際の設備をデジタル空間上に再現（デジタルツイン）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、将来的な異常発生リスクを予測する。
クラウドベースの保守管理システム導入
保守履歴、点検記録、設備稼働データなどをクラウド上で一元管理し、部門間の情報共有を促進。異常検知結果に基づいた迅速な保守計画立案を支援する。
対策に役立つ製品例
産業用IoTデータ収集・分析システム
様々なセンサーからのデータを収集・統合し、リアルタイムで分析・可視化することで、異常の兆候を早期に発見するための基盤を提供する。
AI駆動型設備監視・診断ソフトウェア
機械学習アルゴリズムを用いて、設備の稼働データから異常パターンを学習し、予兆を検知・通知することで、故障の事前回避を支援する。
クラウド型予知保全管理システム
設備情報、保守履歴、センサーデータを統合管理し、AIによる分析結果に基づいたメンテナンス計画の立案・実行を支援する。
高精度振動・温度センサー
設備の微細な振動や温度変化を高精度に検知し、異常の初期段階から詳細なデータを取得することで、精度の高い予兆検知を可能にする。
