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設備稼働状態をスコアリングとは？課題と対策・製品を解説
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設備保全・状態監視における設備稼働状態をスコアリングとは？
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『AMADIS』は、音を測定することで動的機器の状態を診断することができる
ユニークな測定機器です。
音を測定するので、いままで聴診棒で診断してきた設備の状態を直感的に、
かつ定量的に評価することが可能。
また、測定対象ごとにタグの設定をするように設計されており、タグの設定
によって同一の測定対象に対して過去に測定した音と今回の音を比較したり
測定した音の変化(トレンド)を確認することができます。
【特長】
■汎用性：マイクロフォンを用いた計測および診断
■安全性：2mの距離から必要部位の音波のみを測定可能 ※AMADIS-01のみ
■高精度：振動センサと同等の精度で測定・分析可能
■簡易性：予備知識なしで機器の状態を簡単に把握可能
■2015年度TPM優秀商品賞 開発賞を受賞
※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ください。
音響測定診断装置『AMADIS』
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設備保全・状態監視における設備稼働状態をスコアリング
設備保全・状態監視における設備稼働状態をスコアリングとは？
設備保全・状態監視における設備稼働状態のスコアリングとは、センサーデータや稼働ログなどの情報を基に、設備の現在の健全性や異常度を数値化・評価するプロセスです。これにより、設備の故障予兆を早期に検知し、最適な保全計画を立案することで、ダウンタイムの削減、生産性の向上、メンテナンスコストの最適化を目指します。
課題
データの一貫性と信頼性の欠如
異なるセンサーやシステムから収集されるデータの形式や品質がバラバラで、正確なスコアリングが困難になる。
異常検知の精度と誤検知の問題
わずかな変動を異常と誤判定したり、実際の異常を見逃したりすることで、不必要なメンテナンスや対応漏れが発生する。
専門知識とリソースの不足
収集したデータを分析し、適切なスコアリングモデルを構築・運用するための専門知識や人的リソースが不足している。
リアルタイム性の欠如と遅延
データ収集から分析、スコアリングまでのプロセスに時間がかかり、リアルタイムでの迅速な意思決定や対応ができない。
対策
統合データ管理プラットフォームの導入
様々なソースからのデータを一元的に収集・整理し、標準化することで、データの一貫性と信頼性を確保する。
高度な分析アルゴリズムの活用
機械学習やAIを活用した異常検知アルゴリズムを導入し、誤検知を減らし、より精度の高いスコアリングを実現する。
専門家によるコンサルティングサービスの活用
データ分析や保全計画の専門家からアドバイスを受け、効果的なスコアリングモデルの構築と運用を支援する。
エッジコンピューティングとクラウド連携
現場でのリアルタイムデータ処理と、クラウドでの高度な分析を組み合わせ、迅速なスコアリングと意思決定を可能にする。
対策に役立つ製品例
IoTデータ収集・分析システム
多様なセンサーからのデータをリアルタイムで収集・統合し、機械学習による異常検知と状態スコアリングを可能にする。
予知保全ソフトウェア
設備の稼働データと過去の故障履歴を分析し、将来の故障リスクを予測し、状態をスコアリングして保全計画を最適化する。
AI駆動型状態監視システム
AIが設備の微細な変化を学習し、異常の兆候を早期に捉え、リアルタイムで状態スコアを算出し、アラートを発信する。
データ可視化・ダッシュボードツール
収集したデータを分かりやすく可視化し、設備の稼働状態スコアを直感的に把握できるようにすることで、迅速な意思決定を支援する。
