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故障予測とは？課題と対策・製品を解説
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保守・メンテナンスDXにおける故障予測とは？
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当社では、設備の状態を見える化する駆動系の予兆保全を取り扱っております。
運転時間管理でのメンテナンスでは、使用年数の増加に伴い
メンテナンス費用が増大する一途をたどります。
振動データの特長を多変量・数値化し、良否判定・推定要因・対応策を
熟練の技術者に代わりPCが処理します。
【特長】
■処置ノウハウの見える化
■運転・保全計画の最適化
■原因除去型メンテナンスによるコスト削減
※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。
駆動系 予兆保全サービス
当社の『GOARC Safety4.0』は、「安全を重視するあまり生産効率が
損失している」といった課題を解決いたします。
APM(アセットマネジメント)は、オペレーターと設備の保全管理と
なります。リアルタイムデータを活用して、設備の運用効率を最大化し、
メンテナンスコストを削減。
CBM(予知保全)を促進して、メンテナンスのタイミングを最適化し、
ダウンタイムを削減します。
【事例概要】
■業務可視化による労働災害の低下
■リアルタイム報告とフィードバック促進
■属人化の解消
■運用コスト削減、利益向上
■定修期間の短縮と作業タスクの増加
※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。
【課題解決事例】安全を重視するあまり生産効率が損失している
当社では、IT技術を駆使した制御系の予兆保全を取り扱っております。
異常原因の推定・劣化進展の監視・寿命予測・適切な保全時期の
決定支援などを総合的にサポート。
また、生産終了品のPLC／サーボ製品等が必要になった場合
は調達・供給できる可能性がありますのでお問合せください。
【対応要素(一部)】
■ポンプ・モータ・減速機などのローター系
■伝達系
■発電機・インバータなどの電気系
■運転・制御系
※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。
制御系 予兆保全サービス
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保守・メンテナンスDXにおける故障予測
保守・メンテナンスDXにおける故障予測とは？
保守・メンテナンスDXにおける故障予測とは、IoTセンサーや過去の保守履歴データなどを活用し、機器や設備の故障を事前に検知・予測する技術のことです。これにより、予期せぬダウンタイムを削減し、計画的なメンテナンスを実施することで、生産性の向上やコスト削減を目指します。
課題
予期せぬ設備停止による生産ロス
突発的な故障により、生産ラインが停止し、多大な機会損失が発生するリスクがあります。
過剰なメンテナンスによるコスト増
故障していないにも関わらず、定期的な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ています。
熟練技術者への依存と属人化
故障の兆候を捉えるには高度な経験や知識が必要であり、特定の技術者に依存し、ノウハウが共有されにくい状況です。
データ活用の遅れと効果測定の困難さ
蓄積された保守データが活用されておらず、故障予測の精度向上や効果測定が難しい状況です。
対策
IoTセンサーによるリアルタイム監視
振動、温度、圧力などのデータをリアルタイムで収集し、異常の兆候を早期に検知します。
AI・機械学習による故障予測
収集したデータをAIで分析し、故障の可能性が高い時期や原因を予測します。
デジタルツインによるシミュレーション
実機と同じ仮想空間（デジタルツイン）で状態を再現し、様々な条件下での故障リスクを評価します。
保守履歴データの統合・分析プラットフォーム
過去の保守記録や稼働データを一元管理し、故障パターンや傾向を分析します。
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・可視化し、異常検知や傾向分析を支援します。
AI駆動型予知保全ソフトウェア
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、メンテナンス計画を最適化します。
デジタルツイン構築・運用サービス
物理的な設備をデジタル空間に再現し、リアルタイムデータと連携させて運用状況を監視・分析します。
統合保守管理システム
保守履歴、点検記録、部品情報などを一元管理し、データに基づいた意思決定を支援します。
