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故障による有害物質の排出リスクとは？課題と対策・製品を解説
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予防・予知保全（製造）における故障による有害物質の排出リスクとは？
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『RPR被膜除去』は、被膜のはく離・除去⼯事において従来⼯法と⽐較し、
作業環境や安全、効率が画期的に改善される新しい⼯法です。
本工法では、電磁誘導加熱（IH）によって鋼板表⾯に発⽣した熱を利⽤し、
鋼板表⾯の被膜を剥離させます。
また、他の⼯法では除去が困難な500μm以上の熱いコーティング被膜や
厚塗りされた塗膜、ゴムライニング、FRPライニングの除去に有効です。
【メリット】
■作業者の健康・安全に配慮した設計
■粉塵がほとんど発生せず、塗膜を飛散させない
■既存工法の中で特に廃棄物が少ない
※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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予防・予知保全（製造）における故障による有害物質の排出リスク
予防・予知保全（製造）における故障による有害物質の排出リスクとは？
製造業における予防・予知保全は、設備の故障を未然に防ぎ、生産効率を高めるための重要な取り組みです。しかし、設備の予期せぬ故障は、有害物質の排出という環境リスクを伴う可能性があります。本稿では、このリスクとその対策について解説します。
課題
突発的な設備故障による有害物質漏洩
老朽化やメンテナンス不足による設備故障が、製造プロセスで使用される化学物質やガスなどの有害物質の意図しない排出を引き起こすリスク。
故障原因の特定遅延と二次被害
故障発生時の迅速な原因究明が困難な場合、有害物質の排出が継続し、環境汚染や作業員の健康被害といった二次被害に繋がる可能性。
排気・排水処理設備の機能不全
故障した設備に付随する排気・排水処理システムも同時に機能不全に陥り、本来除去されるべき有害物質がそのまま環境中に放出されるリスク。
データに基づかない保全によるリスク見落とし
センサーデータや稼働状況を十分に分析せず、経験や勘に頼った保全活動では、潜在的な故障やそれに伴う有害物質排出リスクを見落とす可能性。
対策
IoTセンサーによるリアルタイム監視
設備にIoTセンサーを設置し、温度、圧力、振動などの異常値をリアルタイムで検知することで、故障の兆候を早期に捉え、有害物質排出前に対応する。
AIによる故障予測と異常検知
蓄積された稼働データとAI技術を活用し、故障の可能性が高い箇所や時期を予測。これにより、計画的なメンテナンスを実施し、突発的な故障を防ぐ。
デジタルツインによるシミュレーション
実際の設備をデジタル空間上に再現し、様々な故障シナリオをシミュレーション。これにより、潜在的なリスクを事前に評価し、対策を講じる。
保全履歴と環境データの一元管理
設備ごとの保全履歴と、排出される可能性のある有害物質に関するデータを一元管理し、相関分析を行うことで、リスクの高い箇所を特定し、重点的な対策を実施する。
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、異常検知や傾向分析を行うことで、設備の異常兆候を早期に発見し、故障による有害物質排出リスクを低減する。
機械学習ベースの予知保全ソフトウェア
過去の稼働データや故障履歴を学習し、高精度な故障予測モデルを構築。これにより、計画的なメンテナンスを支援し、突発的な故障とそれに伴う環境リスクを回避する。
デジタルツイン構築・運用サービス
物理的な設備の状態をデジタル空間で再現し、様々な運用シナリオや故障時の挙動をシミュレーションすることで、潜在的なリスクを可視化し、事前対策を可能にする。
統合型設備管理・環境モニタリングシステム
設備の保全管理と、排出される可能性のある有害物質のモニタリング機能を統合。リスクの高い箇所を特定し、効率的かつ効果的な環境リスク管理を実現する。
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