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故障リスク予測とは？課題と対策・製品を解説
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計画・管理における故障リスク予測とは？
保全・メンテナンスDX業界における「計画・管理の故障リスク予測」とは、IoTセンサーや過去のメンテナンス履歴、稼働データなどを活用し、機器や設備の故障が発生する可能性を事前に分析・予測する技術です。これにより、予期せぬダウンタイムを最小限に抑え、計画的なメンテナンス実施によるコスト削減と生産性向上を目指します。
各社の製品
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AI端末装置『AI-NETWORK TERMINAL II』
AIを使用した問題解決
◎正常か異常か、AIが音で判断します!
数社との連携で様々な環境音、生活音等を現場で収集し、収集音データを
学習して「何か起きた⁉」に対応する異常音検知の開発を進めています。
AIコアモデルのAuto_Encoderを使用し、正常音を学習することで異常音
検出（非定常音検出、特異音検出）を可能としています。工作機械、製造
ライン、体内の音、道路、住宅街等、様々な機械音、工場音、人体音、
環境音 から異常音検出を行います。
モバイル用タブレット端末を使用して「異常音の可視化」も可能にしました。
上記の様な問題を解決するSTEP
１）弊社学習サーバーにてAI推論モデルを作成
２）AI推論モデルを『AI-NETWORK TERMINAL II』に実装
３）現場運用
このようにDeep Learningのモデル開発から、現場実装まで一貫して
実行可能です。ユニークな新規性・独自性・革新性を持っています。
クレーンのInternet of Things
故障検知システム『Wi-Probe ACCEL&CLOUD』
DXのスモールスタートに貢献！マルチデータロガー※2月展示会出展
『ParaRecolectar』は、既存の設備を活用しながら、低価格でDX化を実現できるマルチデータロガー(IoTエッジデバイス)です。
振動・温度・電流などの複数データを同時に1台で取得することができ、他社製センサもパルスやアナログ入力で接続可能です。用途に応じてDIY感覚でデータ収集でき、スモールスタート・簡単ローコストに導入することができます。
古い設備にも後付けでデータ収集でき 、予知保全や省エネ・カーボンニュートラル活動など、幅広く活用いただいています。
【特長】
・データ収集・みえる化・記録保存までオールインワンで実現
・小型スタンドアローン機、モバイルバッテリー稼働で持ち歩き可能
・改造不要、ローコスト、クラウド接続不要、ライセンス料不要
・グラフ化ソフト、閾値管理アラート出力可能
【印刷メディアビジネスの総合イベント「page2025」に製品展示！】
■会期：2025年2月19日(水)～21日(金)
■場所：サンシャインシティ コンベンションセンター
日本電子計算株式会社様ブース内
※製品詳細は下記「PDFダウンロード」よりご覧ください。
グランディングシミュレーションソフトウェア
保全業務支援ソフト
異常報告（修理依頼）や作業指示、作業報告の作成、
定期保全を含めた作業スケジュール管理等、保全業務
をデータベース化することで情報の共有化を図り、
保全技術の継承や保全作業の効率化を支援します。
弊社モニタリングソフト「ブラボー」との連携に
より生産設備の状態を常時監視することができるの
で、異常報告の自動発報、予知保全、要因分析が容
易に行えます。
【特長】
◆常時監視により現場の動きを的確に伝えます。
◆自動的に発報し保全業務を迅速化します。
◆ＰＬＣ内デバイスを読み異常の原因を明確化し
ます。
◆過去歴の検索が容易に行え、作業指示を強化し
ます。
◆データのサンプリングを行い、異変を予知します。
◆データを保存し定期保全業務の必要性を分析しま
す。
◆データ分析により品質管理の向上に役立ちます。
レトロフィット(老朽化設備再生)サービス
BACS通信方式『センサーネットワークシステ ム』
当社は、BACS通信方式(双方向無線通信)を搭載した
『センサーネットワークシステム』を取り扱っております。
親機・子機の双方管通信が可能で、最大16台の子機を接続バッテリー駆動で
長期間稼働を実現いたしました。
本製品は、センサーネットワークシステムの課題でありました子機の1回の
充電での電池寿命を大幅に伸ばすもので、親機に搭載される親機モジュール
基板と子機に搭載される子機モジュール基板から構成します 。
【特長】
■電池の長寿命化≧1年
■子機の追加、削除、電源ON/OFFは、システムを停止することなく
行うことが可能＝電池交換を任意に行うことが可能
■電池残量の監視
■親機が主導権を握るので、子機同士の混信がなく高品質な通信が可能 など
※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下さい。
状態監視システム TYPE-I-8/16
減速機の状態をわかりやすいダッシュボード画面で監視できる状態監視システムです。
測定データはモバイル回線で送信するため、煩雑なネットワーク配線は不要です。
クラウドのデータを分析して報告書を提出します。
【特長】
（１）早期の異常検知
周波数分析により特徴周波数の振動値を傾向監視することで、故障が進行する前の異常を検知します。
（２）異常部位・損傷状態の把握
複数のセンサか ら得られる振動値を分析することで、異常部位を特定し損傷状態を把握します。
（３）複数台の一括監視に対応
減速機の種類や用途に応じて、8chタイプと16chタイプから選択できます。
（４）複雑な使用条件下でも監視が可能
回転数や負荷変動のある使用条件下でも監視ができます。
（５）当社エンジニアによる精密分析に基づく提案
クラウドのデータを精密に分析することで、推奨する対策案を提案します。
ADI OtoSense スマート・モーター・センサー
ADI OtoSense スマート・モーター・センサー（SMS）は、AI機械学習でモーターの異常を検知し、予期せぬ稼働停止を減らし、工場の保全費や電気代削減を実現します。修理計画の最適化や部品在庫の余剰を削減します。事後保全や時間基準保全（TbM）から状態基準保全（CbM）へ移行。
９種類の電気的／機械的異常を検知し、健康状態を10段階で表示、対処法も通知
■ベアリング
■固定子巻線
■回転子
■シャフトバラン ス
■エアギャップ
■アライメント
■冷却システム
■機械的な緩み
■電源システム
かんたん導入（15分）
モーターにクランプで固定するだけ
バッテリー駆動なので配線不要
専門知識は一切不要
取付け後、自動で学習（約4週間＊24時間稼働時)、終了後に診断開始
異常を検出すると、スマホやPCにアラーム送信
※詳しくはPDFをダウンロードください。
お問い合わせ、トライアルキットのご購入は以下ホームページから
#モーター予知保全
#cbm
#振動計測
#予知保全
#振動
#AI
#機械学習
有機フィルムセンサ＜予知保全向け＞
IoT統合システム『aupa style IoT』
当社では、IoTを活用した統合システム『aupa style IoT』をご提供しています。
最小級単位のシステムのルーズカップリング（疎結合）により、
導入時および導入後の追加・変更にも柔軟に対応。
上位システムであるWorking.NET、ABEETA、他社システムと連携し、
リアルタイムでモニタリング・解析し付加価値のあるデータにします。
【特長】
■現場系IoTはエッジコンピューティングによりデータ収集し、MQTT
ブロ ーカーを介してクラウドやオンプレミスのデータベースに格納する。
■上位システムであるWorking.NET、ABEETA、他社システムと連携する。
■また、リアルタイムでモニタリング・解析し付加価値のあるデータにする。
■主な用途 実績収集、故障予知・保全、生産性向上（人・フォークリフトの動線管理）、現場安全管理（温度、湿度、CO2濃度の計測・アラーム）、技術継承・教育 など
※詳しくはPDFをダウンロードしていください。
※より詳しい資料、内容のご確認はお気軽にお問い合わせ下さい。
回転機器振動解析ソフト『ARMD』
【納入実績】回転機械簡易モニタリングシステム『TR-COM』
回転機械簡易モニタリングシステム『TR-COM』は、IoTセンサで振動データを取得し、いつでもどこからでも機器状態をクラウド管理します。また、振動の大きさではなく、周波数の変化を捉えるため、異常の早期発見に役立ちます。
■業種別納入実績
発電、ビル、化学、ゴム、鉄鋼、飲料、機械、クリーンセンター、製紙、上下水道、食品、病院、半導体、電気・電子、繊維、製薬など多数
■導入されている代 表的な機器
発電：発電機器の重要なモータ、ポンプ、ファン、クーリングタワー
鉄鋼：原料搬送機、クーリングタワー、発電機器
ビル：熱源や空調ラインのポンプ、ファン、モータ
飲料：生産ラインのモータ、ポンプ、空調用機器
製紙：生産ラインのモータ、ポンプ、ファン、発電機器
※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。
異常検知ソリューション「Impulse（インパルス）」
【ユースケース】AI型予兆予測サービス『LUiNa』
【資料】空調用インバータの保守事前調査
AIで予知保全 軸受異常診断AI vibGazer
vibGazer は高精度の正常異常判定ができます。
＜概要＞
軸受異常診断AI 『 vibGazer 』 ではモーターなどの回転駆動系の軸受振動データに注目。AIモデルが異常兆候をいち早くキャッチし機器が故障停止する前にお知らせします。
＜vibGazerができること＞
・高精度の正常異常判定
・異常タイプを推定
・予知保全：故障時期を予測
機器が故障した都度、修理を行う「事後保全」では稼働率が下がります。
まだ使える機器も 含めて定期的に交換を行う「予防保全」では、費用が
膨らむ場合があります。
機器の故障時期を予測した「予知保全」ができれば、
故障の予兆を検知したタイミングで機器の交換ができ、
費用と稼働率とのバランスのとれた運用ができます。
「予知保全」は技術的に難しかったのですが、
AI-深層学習- の登場により実現可能となりました。
温泉ポンプ 監視制御システム
当社では、天然温泉の温浴施設における心臓部となることはもちろん、
以後の温浴施設の維持管理費用を大きく左右する温泉ポンプの監視制御
システムをご提供しております。
当社の温泉揚湯ポンプ制御盤は、温泉揚湯ポンプのモーター保護回路および
専用のシーケンサーを内蔵しているため、様々な変化を検知し、自動的に停止します。
【導入メリット】
■定期点検が年1回のセンサー校正点検になるため、管理費用が大幅に圧縮
■故障が発生しやすいポンプの起動時と停止時の状態が把握できる
■連続揚湯試験と水位回復試験が自動でできる
■温泉湧出量の変換をいち早く察知可能
■適切なオーバーホールの時期が判断できる など
※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ください。
後付け型の振動センサによる遠隔予知保全『アドオン振動センシング』
『アドオン振動センシング』は、全ての揮発性ガスに対応できる後付け型の
振動センサによる遠隔予知保全のための製品です。
IIC T6対応のため、水素、アセチレンなどに対応可。センサ導入が進んで
いない古い設備や防爆エリアの補機設備などに適しています。
電源やネットワーク工事不要の取り付けで、すぐに使用が可能。管理室の
PCなどから設備の遠隔故障監視ができます。
【特長】
■防爆 エリアZone1対応製品
■全ての揮発性ガスに対応できる
■IIC T6対応のため、水素、アセチレンなどに対応可
■センサ導入が進んでいない古い設備や防爆エリアの補機設備などに好適
■電源やネットワーク工事不要の取り付けで、すぐに使用可能
※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。
振動監視デバイス『ProLink（プロリンク）』
『ProLink（プロリンク）』は、マルチチャンネルの振動測定が可能な、予知保全のための振動診断デバイスです。
【特徴】
１．ベアリングメーカーの知見に基づく高い解析精度
２．ごく簡単な初期設定のみでも、設備の状態を診断
設備の詳細仕様を入力すれば、より詳細な設備状態を診断
→このどちらも、この1台で実現
３．診断結果の概略は、現場でLEDにて確認
診断結果の詳細は、PCのブラウザに てオフィスで確認
→このどちらも、この1台で実現
４．振動と温度の両方を計測して予知保全
５．モジュールを増設していくことで、測定点を容易に増やすことが可能
６．本体と振動センサを離して設置できることから、高温環境にも対応可能
７．多様な入力・出力に対応可能
※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。
IoTデータ分析ソリューション『Torrentio Cloud』
故障予兆検知アプリケーション
『故障予兆検知アプリケーション』は、機器や消耗品の故障時期が⼀⽬で分かるようになる業界初の特許取得技術です。
本アプリケーションでは、過去のデータの変動傾向から将来のデータの変動を予測し、指定された寿命しきい値を下回ると見込まれる時点を寿命として表示します。
お客様にて取得済みのデータが、本アプリケーションに適⽤可能かどうかを無料で検証いたします。検証結果をもとに本アプリケーション活⽤についてご判断いただくことが可能です。お気軽にご相談ください。
【導入メリット】
■ブレイクダウンの回避
■人手による従来の寿命予 測工数の削減
■使用期間の長期化による生産性の向上
※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。
スマートファクトリー
波形解析装置『conandesse（コナンデッセ）』
振動監視装置SmartCheck（スマートチェック）
予知保全のための振動監視デバイス
『SmartCheck（スマートチェック）』は、手のひらサイズに、
・入力：振動＆温度センサ内蔵（＋外部入力）
・計算：振動解析用CPU＋ソフト
・出力：LED・ブラウザソフト・SLMP等
を備えた、オールインワン予知保全ソリューションです。
【特徴】
１．ベアリングメーカーの知見に基づく高い解析精度
２．ごく簡単な初期設定のみでも、設備の状態を診断
設備の詳細仕様を入力すれば、より詳細な設備状態を診断
→このどちらも、この1台で実現
３．診断結果の概略は、現場でLEDにて確認
診断結果の詳細は、PCのブラウザにてオフィスで確認
→このどちらも、この1台で実現
４．振動と温度の両方を計測して予知保全
５．SLMPプロトコル装備：三菱電機様の製品群との高い親和性
※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。
ニューラルワークスPredict
ニューラルワークスPredictは、ニューラルネットワーク解析に基づくデータ分析機能を提供します。蓄積されたデータから複雑な規則性を学習して、従来の統計分析手法よりも精度の高い予測、パターン判別モデルの構築や、データの可視化に基づく クラスタリング機能をもつ、プログラミング不要のニューラルネットワークモデル開発ツールです。
[お客様の声]
・多変量解析に関して、このように手軽に試せることが今までできなかったので、たいへん感謝しております。
・ニューラルワークスは線形性が見えつつも交互作用が考えられる際に大変に役立っております。計算も早く、プログラミングの必要もないのでとりあえずの検討などに手が付けやすく気に入っております。
・他のAIプラットフォームと違い、作成したモデルが関数コードとして出力されて、プラットフォームに依存せず利用できる点がありがたいです。ノンプログラミングで設定時間5秒程度で人工知能を構築できることにびっくりしました。
・電子部品や家電の試作レスや実験回数圧縮を実現でき、年間数億円のコストダウンにつながりました。
『AIソリューションサービス』
当社はプラント制御分野で培った技術力をベースに、
三菱重工業との協業による『AIソリューションサービス』を提供しています。
“まずはAIの導入効果を知りたい”方には、お客様の課題把握から
効果検証報告までを行う「初期分析サービス」をご用意。
また、AIにより将来の電力需要を予測し、工場運営の最適化をサポートする
「電力デマンド予測サービス」もご提供可能です。
【特長】
＜初期分析サービス＞
■お客様の課題・要望に応じた検証を実施
■ヒアリング後、約3カ月で報告書を作成
■検証結果をベースに実用性のあるサービスを提案
＜電力デマンド予測サービス＞
■契約電力設定の見直し、自家発電の運用など工場運営の最適化を支援
■電力需要ピークに備えた事前検討が可能
■自己学習機能により予測値を更新
※詳しくはPDF資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ
配管減肉モニタリングシステム『PU-ST-00』
電子聴診サンプリングセット
絶縁抵抗監視装置 IRS-250/IRS-500 【予防保全】
メガー方式で信頼性の高い絶縁抵抗を測定します。主に工作機械に搭載されている各種モータの絶縁状態を自動監視。保全コスト及び保守用在庫品のコスト負担を低減し、突然のライン停止を事前に予防することができます。
設備の停電は不要
メガー方式のため、I0r方式より低コストで高精度な値を測定可能
遅延タイマーによりモータが完全に停止した後に測定が可能
アラーム出力設定は4種類の測定値から使い分けが可能 （1MΩ、5MΩ、10MΩ、20MΩから選択可能）
汎用性が高く、機器や容量、メーカーを選びません
高電圧測定法ですが感電の心配がありません
セーフティ回路の要求される設備へも対応
オプションのタッチパネルを接続することにより詳細設定や履歴管理を行えます
VP3 バイブレーション・パーペチュアル・パワーポッド
＜IoT事業領域への挑戦＞リアルタイム監視『センシングシステム』
様々なモノがインターネットに接続され、これまで埋もれていたデータを編集、分析、活用することが可能となる中、センシングを利用することにより、多くの分野において、従来には無かった付加価値やサービスが生み出されています。
石井工作研究所では、長年の経験で培ったモノづくりの技術とモバイルクリエイト株式会社が持つ通信技術とを融合させ、IoTによる更なるイノベーションを起こし てまいります。
【IoT事業領域への挑戦】
■センシングシステム
⇒温度・振動センサーやアームカメラで、
リアルタイムで製造工場や水処理プラント設備等を監視！
⇒集積したデータはアラート通知や故障予防などに利用！
■デジタルサイネージ
■カメラネットワーク監視システム
※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。
結露予測警報器『露助ALPHA』
IoTセンサーデバイス『パラレコレクター』
『パラレコレクター』（ParaRecolectar）は、センサーデバイスとデータ集計アプリからなるIoTセンサエッジデバイスです。
収集データを即グラフ！
「とる」、「みる」、「ためる」のオールインパッケージです。
生産設備の新旧・メーカー問わず、後付けで工事不要なセンサーから
生産設備の振動、電流、温度といった各種データを収集し、
データ分析アプリによってグラフで可視化。
データ分析アプリは品質管理に用いるグラフに対応しており、
監視しているしきい値の設定により、いち早く故障の予兆を検知することができます。
大きな故障に至る前の対処により、生産への影響を最小限に留めることができます。
【特長】
■簡単な使用方法
■高機能な分析アプリ
■多彩なセンサーラインアップ
■安価なご利用が可能
※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。
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計画・管理における故障リスク予測
計画・管理における故障リスク予測とは？
保全・メンテナンスDX業界における「計画・管理の故障リスク 予測」とは、IoTセンサーや過去のメンテナンス履歴、稼働データなどを活用し、機器や設備の故障が発生する可能性を事前に分析・予測する技術です。これにより、予期せぬダウンタイムを最小限に抑え、計画的なメンテナンス実施によるコスト削減と生産性向上を目指します。
課題
データ収集・統合の困難さ
様々な機器やシステムから得られるデータの形式が異なり、一元的に収集・統合することが難しい。
予測精度のばらつき
過去のデータだけでは、突発的な故障や環境変化に対応した高精度な予測が難しい場合がある。
専門人材の不足
データ分析やAIモデル構築に関する専門知識を持つ人材が不足しており、導入・運用が難しい。
導入・運用コストの高さ
最新のIoT機器や分析ツールの導入、継続的な運用には高額なコストがかかる場合がある。
対策
統合データプラットフォームの活用
異なるソースからのデータを一元管理し、分析しやすい形式に変換するプラットフォームを導入する。
AI・機械学習モデルの最適化
リアルタイムデータと過去の傾向を組み合わせた、より精度の高い予測モデルを継続的に学習・改善する。
外部専門サービスとの連携
データ分析やAIモデル構築の専門知識を持つ外部サービスを活用し、社内リソースの不足を補う。
クラウドベースのSaaSソリューション導入
初期投資を抑え、スケーラブルな運用が可能なクラウドベースの故障予測サービスを利用する。
対策に役立つ製品例
統合データ管理・分析システム
様々な機器やシステムからのデータを集約し、分析・可視化することで、故障リスクの早期発見を支援する。
予知保全AIエンジン
収集したデータを基に、機械学習アルゴリズムを用いて機器の故障時期や原因を予測し、最適な保全計画を立案する。
IoTセンサーデータ収集・解析サービス
機器に設置したIoTセンサーからリアルタイムデータを収集・解析し、異常の兆候を検知してアラートを発信する。
クラウド型メンテナンス管理システム
故障予測結果に基づき、メンテナンス作業の計画、実行、記録を効率化し、全体の運用コストを最適化する。
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