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故障予知とは？課題と対策・製品を解説
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制御システム・FA機器・ロボットにおける故障予知とは？
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『NONフリーズ』はPING監視（IPアドレス）に加えて、
PORT監視（ポート番号）を実施するリセット装置です。
遠隔からの電源制御とコンテンツを流す必要のない
時間スケジューリングも可能となり省エネを実現。
お客様からの連絡が入る前に対応することができます。
ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
【主要機能】
■PING監視・PORT監視
■PoEスイッチとの連携
■メールによるデバイス状態の通知
■OS非搭載のハードウェア設計
■週間プログラムでの検知と対処
※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。
リセット装置『NONフリーズ』
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制御システム・FA機器・ロボットにおける故障予知
制御システム・FA機器・ロボットにおける故障予知とは？
制御システム、ファクトリーオートメーション（FA）機器、産業用ロボットなどの産業機器は、製造業の根幹を支えています。これらの機器が予期せず故障すると、生産ラインの停止、多大な損害、安全性の低下など、深刻な影響を及ぼします。故障予知とは、機器の稼働状況やセンサーデータを分析し、故障が発生する前に兆候を検知・予測する技術です。これにより、計画的なメンテナンスや部品交換が可能となり、ダウンタイムの最小化、生産性の向上、コスト削減、安全性の確保を実現します。
課題
予期せぬダウンタイムによる生産ロス
機器の突然の故障は、生産ライン全体の停止を招き、納期遅延や機会損失といった経済的損害を引き起こします。
メンテナンスコストの増大
故障発生後の緊急修理は、通常の計画メンテナンスよりも高額になる傾向があり、予期せぬ出費が増加します。
安全性のリスク増大
故障した機器が原因で、作業員への危険や二次的な事故が発生するリスクが高まります。
データ活用の難しさ
機器から収集される膨大なデータを、故障予知に有効活用するための分析手法や専門知識が不足している。
対策
稼働データに基づく異常検知
機器の稼働データ（温度、振動、電流値など）をリアルタイムで収集・分析し、通常とは異なるパターンを異常として検知します。
機械学習による故障予測モデル構築
過去の故障データと稼働データを学習させた機械学習モデルを用いて、将来的な故障の可能性を予測します。
予知保全スケジューリング
予測された故障時期に基づき、最適なタイミングでメンテナンスや部品交換を計画・実行します。
IoTプラットフォームによる統合管理
複数の機器やセンサーデータを一元管理し、全体的な状態監視と故障予知分析を可能にするプラットフォームを活用します。
対策に役立つ製品例
産業用IoTゲートウェイ
様々な機器からデータを収集し、クラウドや分析基盤へ安全に送信することで、故障予知に必要なデータ基盤を提供します。
AI駆動型分析ソフトウェア
収集されたデータを高度に分析し、故障の兆候を早期に発見し、具体的な予測結果を提供する機械学習ベースのソリューションです。
振動・温度センサー
機器の内部状態を示す重要な指標をリアルタイムで計測し、異常の早期発見に貢献するハードウェアです。
クラウドベースの予知保全サービス
専門家によるデータ分析とレポーティング、およびメンテナンス計画の提案までを包括的に提供するサービスです。
