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異常検知とは?課題と対策・製品を解説

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保守・メンテナンスDXにおける異常検知とは?

保守・メンテナンスDXにおける異常検知とは、IoTセンサーや稼働データなどを活用し、設備やシステムの予期せぬ故障や性能低下の兆候を早期に発見する技術・手法のことです。これにより、計画外のダウンタイムを削減し、メンテナンスコストの最適化、製品ライフサイクルの最大化を目指します。

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遠隔ユニットは、オフィスに居ながらにして遠隔地のプログラムをモニタリングし、デバッグすることが可能な革新的なツールです。つまり、時間や場所にとらわれることなく、遠隔地の設備の状況をリアルタイムで把握し、問題を素早く解決することができるのです。

これにより、従来の現地出張や待機時間による生産停止を最小限に抑え、生産ラインの運用を効率化することが可能となります。また、専門知識を持つ技術者が即座に対応するため、問題解決までの時間が大幅に短縮されます。

さらに、遠隔ユニットはリモートアクセスにより、遠隔地の設備の設定変更やアップデートも容易に行うことができます。これにより、常に最新の機能やセキュリティ対策を維持し、設備の性能向上や安全性確保にも貢献します。

当社の遠隔ユニットは、VPNを介して行います。これにより、セキュリティ上のリスクを極力排除し、お客様の設備やデータを確実に保護します。

VPNを利用することで、データの暗号化や送信元・送信先の認証が行われます。つまり、遠隔地の設備にアクセスする際には、第三者からの不正なアクセスやデータ漏洩などのリスクが軽減されます。

省力化設備(PLC)の遠隔保守ユニット

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

『KUROKO Connect(クロココネクト)』は、モバイル閉域網および特許技術によるクラウド環境を活用したソフトウェアを1つにパッケージングした「安全」「安価」「迅速」の全てを満たすリモート接続サービスです。

製造業などにおいて、例えばクローズドな環境の工場でも安全に制御システムに遠隔からリモート接続できます。
サポート切れOSを使っていても大丈夫。
KUROKO Connectはインターネット回線とは切り離されたモバイル閉域網を使っており、
またポートを開けずに接続するという特殊は接続方法により、非常に高いレベルの安全性を確保してます。
しかもKUROKO Gear(小型端末)を対象の制御機器に(LAN、シリアル、Wifi)接続するだけで、
制御機器にソフトウェアなどをインストールする必要がなく、すぐにでもリモート接続が可能となります。

【メリット】
■インターネット回線がなくてもリモート保守ができる
■サポート切れOSを使っている工場などでも活用可能

※詳しくは↓を参照ください
https://connect.kuroko.cloud/

産業用(OT向け)リモート保守・メンテナンス

工場内や施設内の安心・安全の確保、不正・事故防止、業務効率化、分析など事業運営・工場DX・スマートファクトリー化を支援致します。
・高精度で行動や異常を検知、警戒レベルを強化に加え、効率化実現
・顧客様のご要望に合わせ、100種以上の検知項目をカスタム&開発

【Industy4.0商材】AI画像認識防犯・DXソリューション

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における異常検知

保守・メンテナンスDXにおける異常検知とは?

保守・メンテナンスDXにおける異常検知とは、IoTセンサーや稼働データなどを活用し、設備やシステムの予期せぬ故障や性能低下の兆候を早期に発見する技術・手法のことです。これにより、計画外のダウンタイムを削減し、メンテナンスコストの最適化、製品ライフサイクルの最大化を目指します。

課題

予兆検知の難しさ

熟練者の経験や勘に頼る部分が多く、データに基づいた客観的な予兆検知が困難な場合がある。

データ活用の限界

収集した膨大なデータを分析・活用する専門知識やツールが不足しており、異常の早期発見に繋がらない。

対応の遅延とコスト増

異常発生後の対応が後手に回り、突発的な故障による生産停止や高額な緊急修理費用が発生する。

サイバーセキュリティリスク

DX推進に伴い、外部からの不正アクセスによるシステム停止やデータ漏洩のリスクが増大する。

​対策

AIによるパターン学習

AIが過去の正常・異常データを学習し、微細な変化から異常の予兆を自動で検知する。

統合データ分析プラットフォーム

様々なソースからのデータを一元管理し、高度な分析機能で異常の根本原因を特定する。

予知保全スケジューリング

検知された異常予兆に基づき、最適なタイミングでのメンテナンス計画を自動生成・実行する。

セキュリティ監視と対策

リアルタイムでのシステム監視と、脆弱性対策を施し、サイバー攻撃からシステムを保護する。

​対策に役立つ製品例

稼働監視・分析ツール

設備やシステムの稼働状況をリアルタイムで収集・可視化し、異常なパターンを検出する機能を持つ。

AI予兆検知システム

機械学習アルゴリズムを用いて、収集データから将来的な故障や性能低下の可能性を予測する。

統合メンテナンス管理システム

異常検知からメンテナンス計画、実行、履歴管理までを一元的に行い、効率的な保守運用を支援する。

クラウド型データ分析サービス

専門的な分析環境を提供し、IoTデータなどを活用して高度な異常検知モデルを構築・運用する。

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