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ダウンタイム削減の予知保全とは？課題と対策・製品を解説
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設備保全・メンテナンスにおけるダウンタイム削減の予知保全とは？
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製薬会社様からご依頼いただいた、工場設備の電源をはじめ、通信ラインや
電話回線、サーバの保護のための導入事例をご紹介します。
導入後ご担当者様より「以前雷で設備が壊された経験があり、危険物を
取り扱っていることもあるので対策を考えていました。また、このような
対策をすることによって企業の信頼も上がると思います」との評価の声を
頂きました。
【事例】
■依頼主：製薬会社
■目的：工場設備の電源、通信ライン、電話回線、サーバの保護
■ご担当者様の声
・以前雷で設備が壊された経験があった
・危険物を取り扱っていることもあるので対策を考えていた
・対策をすることによって企業の信頼も上がると思った
※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。
計装工事に関しましては、プロセス全体の工事から、試験調整までを行っております。HART規格の対応も可能です。HARTコミュニケーター(横河製FieldMate)や他に校正用の試験機器も、自社にて保持しております。バリデーション対応も可能です。
空調工事に関しましては、クリーンルームの実装工事を行っております。
機械配管工事に関しましては、炉や反応槽を中心とするプロセスラインからタンク制御などのユーティリティまで、プロセス設計などの基本設計、機器の選定から溶接・手仕げ・機械図面の設計から、据付・施工・振動検査まで一貫して工事を行っております。また、ポンプやデカンター(遠心分離機)のオーバーホールといった整備保全も可能です。
【停電対策】
▲突入電流が発生する超低温冷凍庫や超低温槽等の誘導負荷にも対応
▲万が一の停電時にも超低温フリーザーを10時間止まらずに電源供給（※消費電力300Wの場合）
▲1500Wの高出力！突入電流に対応
▲高額な抗体医薬品などを保管する超低温フリーザーの停電対策･非常用電源･電源バックアップとして
CONNEXX SYSTEMSの非常用小型蓄電池は
細胞や検体を冷凍保存する施設の非常用電源を想定し
誘導負荷に対応できるよう開発されています。
抗体医薬品などの保管用超低温フリーザーや保冷庫を
約10時間※止まらずに電源供給が可能です。
（※消費電力300Wの場合）
電源の容量不足で医薬品保管用のフリーザーが
電力不足に陥ってしまったり
予期せぬ停電で冷凍庫が停止してしまうなど
適切な保管温度を保てなかったことが原因などで
バイオ医薬品を廃棄するケースが起こり得ます。
抗体医薬品、ワクチン類や大 切な検体等を守るための超低温フリーザー、
薬品冷蔵庫やインキュベーター等、特定機器のバックアップ、
必要な場所、必要な用途でのフレキシブルな電源確保を可能とします。
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設備保全・メンテナンスにおけるダウンタイム削減の予知保全
設備保全・メンテナンスにおけるダウンタイム削減の予知保全とは？
製薬・化粧品製造業界において、予知保全は設備の故障を未然に防ぎ、計画外のダウンタイムを最小限に抑えるための重要な戦略です。センサーデータや過去のメンテナンス履歴などを分析し、故障の兆候を早期に検知することで、最適なタイミングでのメンテナンス実施を可能にし、生産効率の向上とコスト削減に貢献します。
課題
突発的な設備故障による生産停止
予期せぬ設備トラブルが発生し、生産ラインが停止することで、納期遅延や機会損失が発生するリスクがあります。
過剰な定期メンテナンスによるコスト増
故障していない設備に対しても、定期的にメンテナンスを行うことで、不要な部品交換や人件費が発生し、コストが増大する可能性があります。
メンテナンス作業員のスキル依存と属人化
特定の担当者にメンテナンスの知識や経験が集中し、担当者が不在の場合や退職した場合に、適切な対応ができなくなるリスクがあります。
データに基づかないメンテナンス判断
経験や勘に頼ったメンテナンス判断では、故障の兆候を見逃したり、過剰なメンテナンスを行ったりする可能性があります。
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、振動、温度、圧力などのデータをリアルタイムで収集・分析することで、異常の兆候を早期に検知します。
AIを活用した故障予測
収集したデータをAIで分析し、過去の故障パターンや異常データを学習させることで、将来的な故障発生確率を予測します。
デジタルツインによるシミュレーション
設備のデジタルツインを作成し、様々な運用シナリオやメンテナンス計画をシミュレーションすることで、最適な保全計画を立案します。
統合的なメンテナンス管理プラットフォーム
設備情報、センサーデータ、メンテナンス履歴などを一元管理し、分析・可視化することで、効率的な保全管理を実現します。
対策に役立つ製品例
産業用IoTセンサー
設備の稼働状況をリアルタイムで把握し、異常の兆候を早期に検知するための各種センサー群です。
機械学習ベースの分析ソフトウェア
収集したデータを分析し、故障予測や異常検知を行うためのAI・機械学習アルゴリズムを搭載したソフトウェアです。
クラウド型設備管理システム
設備情報、メンテナンス履歴、センサーデータを一元管理し、分析・可視化することで、予知保全計画の立案と実行を支援するシステムです 。
デジタルツイン構築・運用サービス
設備の仮想空間モデルを作成し、様々なシミュレーションを通じて最適なメンテナンス戦略を導き出すためのサービスです。
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