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インフラ設備の健全性評価とは?課題と対策・製品を解説

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設備保全・状態監視におけるインフラ設備の健全性評価とは?
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【美術館向け】おんどとり×UNISONet 温湿度計
【研究機関向け】無線式 加速度計測システム
【博物館向け】おんどとり×UNISONet 無線式温湿度計
デジタル傾斜計(防塵・防水型)『DL254V』
保安検査
サーモグラフィーカメラ『Miniシリーズ』
携帯用振動計『SPC-52/VSE-15D6』
光ひずみセンサー os3100シリーズ(非引火性・防爆性)
小型傾斜計『DC-120B-B』
測定・検査装置『赤外線サーモグラフィ』
住重アテックス株式会社 会社案内
超音波厚さ測定

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設備保全・状態監視におけるインフラ設備の健全性評価
設備保全・状態監視におけるインフラ設備の健全性評価とは?
インフラ設備(橋梁、トンネル、道路、電力網、通信網など)の現在の状態を正確に把握し、将来的な劣化や故障のリスクを予測・評価すること。これにより、予防保全や計画的な修繕を可能にし、インフラの長寿命化、安全性確保、および維持管理コストの最適化を目指します。
課題
経年劣化の進行と予測困難性
多くのインフラ設備が老朽化し、劣化の進行速度やパターンが複雑化しているため、正確な状態 把握と将来予測が困難になっています。
点検・監視の人的・時間的コスト
従来型の目視点検や定期的な検査は、多くの人員と時間を要し、広範囲かつ頻繁な実施が難しいという課題があります。
データ収集・分析の非効率性
様々なセンサーや計測機器から得られる膨大なデータを、効率的に収集、統合、分析し、意味のある情報として活用する体制が整っていない場合があります。
異常検知の遅延と予兆の見逃し
設備の異常や劣化の兆候を早期に捉えきれず、重大な故障や事故につながるリスクを抱えています。
対策
IoTセンサーによる常時監視
振動、温度、ひずみ、画像などのデータをリアルタイムで収集できるIoTセンサーを設備に設置し、継続的な状態監視を行います。
AI・機械学習によるデータ解析
収集された大量のデータをAIや機械学習を用いて解析し、劣化パターンや異常の兆候を自動的に検知・予測します。
デジタルツインの活用
現実のインフラ設備をデジタル空間上に再現し、シミュレーションや分析を通じて健全性を評価・予測します。
統合的なデータ管理プラットフォーム
異なるソー スからのデータを一元管理し、可視化・分析できるプラットフォームを導入し、意思決定を支援します。
対策に役立つ製品例
高精度環境センサー群
温度、湿度、振動、ひずみなどを高精度かつ長期間にわたり計測し、設備の微細な変化を捉えることで、劣化の早期発見に貢献します。
画像認識・解析ソフトウェア
ドローンやカメラで撮影した画像を解析し、ひび割れ、腐食、変形などの損傷箇所を自動で検出・定量化します。
予兆保全分析システム
収集した時系列データをAIで分析し、故障の可能性や残存耐用年数を予測することで、最適な保全計画の立案を支援します。
クラウド型インフラ管理システム
設備情報、点検履歴、センサーデータなどを一元管理し、リアルタイムでの状態把握と分析、関係者間での情報共有を容易にします。
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