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故障予知保全とは？課題と対策・製品を解説
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保守・メンテナンスにおける故障予知保全とは？
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日信電子サービス株式会社では、駅の便利・快適をサポートしています。
駅構内には自動改札機、券売機、精算機など様々な機器が導入されています。
それらの機器を快適に利用できるよう、長年培ってきた技術で日々
メンテナンスを行っています。
また状態監視システムの提供により点検コストの削減や駅の無人化など
効率的な運用をサポートします。
【主な対象機器】
■自動改札機
■自動券売機
■自動精算機
■システム監視盤
■データ処理装置
■可動式ホーム柵
※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。
サノヤス・エンジニアリングでは、機械式駐車装置の保守にも対応致します。
定期的にメンテナンスを行うことで機械式駐車装置の劣化具合を診断でき、
故障を未然に防止。また、劣化の初期段階で修繕を提案・実施することで
機械式駐車装置全体の寿命を延ばすことに繋がります。
万が一故障や異常の際は、作業員を派遣し、24時間365日体制で速やかに
対応させていただきます。
【特長】
■機械式駐車装置の劣化具合を診断でき、故障を未然に防ぐ
■劣化の初期段階で修繕を提案・実施
■故障や異常の際は、作業員を派遣し、24時間365日体制で速やかに対応
■製造中止・型式変更等により供給が出来なくなった部品に対し
相当品を選択し、取付けに必要な改造・改良にも対応
※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
『EC・DC2型』は、電車・気動車の車上保安機器であるEB装置について、
装置の機能が正常に行なわれているかどうか試験するEB装置機能試験器です。
EB装置の限時継電器時素測定には基準時間に水晶発振子を使用。
また、表示には数字表示器2桁によるデジタル表示を採用しております。
【特長】
■EB装置の限時継電器時素測定には基準時間に水晶発振子を使用
■表示には数字表示器2桁によるデジタル表示を採用
■読取りが容易
■個人差がなく簡単・高精度に測定可能
※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下さい。
『Ｗ-20』は営業中に発生した料金や登録した内容を、全て自動で
記録することが出来るルミナスW専用通信モジュールです。
日報が自動で作成されると同時に月報にも反映されていくので、
月報の為の集計作業は不要。
また、車両がいつ・どこを走ったのか地図上で分かる様になり、出庫から
入庫までの全走行軌跡や、各営業毎の走行軌跡も出すことが出来ます。
【特長】
■運行前：時刻修正いらず
■運行中：手書きメモいらず
■運行後：面倒な集計いらず
※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。
鉄道等の車両清掃及び点検作業現場では、1分1秒を無駄にできない
スピード感が求められます。
これまでは座席1つひとつ確認する必要があったため、時間がかかるうえに、
動きも増えるため肉体的負担も多かったところを、サーモグラフィカメラなら
一度で1列の座面を一気に点検可能に。
さらに温度で漏れを直接見ることができるため、誤検出を大幅に防ぐことが
できます。すでに多くの点検現場で活躍するFLIR製品は、今後さらなる広がりが
期待されているツールです。
【導入メリット】
■点検時間短縮
■誤検出の抑制
■身体への負荷軽減
※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。
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保守・メンテナンスにおける故障予知保全
保守・メンテナンスにおける故障予知保全とは？
鉄道技術・交通インフラ業界における故障予知保全とは、機器や設備の故障が発生する前に、センサーデータや過去の保守履歴などを分析し、故障の兆候を早期に検知して、計画的に保守・メンテナンスを行う手法です。これにより、突発的な故障による運行停止や事故のリスクを低減し、安全・安定輸送の確保、保守コストの最適化、設備寿命の最大化を目指します。
課 題
突発的な故障による運行停止
予期せぬ機器の故障は、列車の遅延や運休を引き起こし、利用者に多大な迷惑をかけるだけでなく、経済的損失も甚大です。
過剰な保守によるコスト増
故障してから修理する、あるいは定期的に過剰な点検を行うことは、不要な部品交換や人件費の発生につながり、保守コストが増大します。
熟練技術者への依存と知識継承の課題
故障の兆候を見抜くには高度な専門知識と経験が必要ですが、熟練技術者の高齢化や退職により、そのノウハウが失われるリスクがあります。
データ活用の限界
収集した膨大なデータを効果的に分析・活用する専門人材やシステムが不足しており、故障予知に繋げきれていないケースがあります。
対策
IoTセンサーによるリアルタイム監視
振動、温度、電流などのデータをIoTセンサーで常時収集し、異常値を検知することで、故障の兆候を早期に捉えます。
AI・機械学習による故障予測
蓄積された過去の保守データとリアルタイムデータをAIで分析し、故障確率や残存寿命を予測することで、最適な保守時期を判断します。
デジタルツインによるシミュレーション
実 物の設備をデジタル空間上に再現し、様々な条件下での挙動をシミュレーションすることで、潜在的なリスクを事前に評価します。
統合保守管理プラットフォームの導入
保守履歴、点検記録、センサーデータなどを一元管理し、分析・可視化することで、効率的な保守計画の立案と実行を支援します。
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・統合し、AIによる分析を通じて異常検知や故障予測を行うことで、予知保全の基盤を提供します。
AI駆動型設備診断ソフトウェア
過去の故障データと現在の稼働データを学習し、高精度な故障予測モデルを構築することで、具体的な保守推奨事項を提示します。
デジタルツイン構築・運用サービス
物理的な設備の状態をデジタル空間で再現し、シミュレーションを通じて将来的な劣化や故障リスクを可視化し、予防策の検討を支援します。
統合保守管理システム
保守履歴、点検スケジュール、資産情報などを一元管理し、予知保全の進捗状況を可視化することで、保守業務全体の効率化と最適化を実現します。
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