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予知保全・設備監視とは？課題と対策・製品を解説
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生産・製造DXにおける予知保全・設備監視とは？
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当社では、データサイエンティストによる分析支援を行っております。
“ユーザー”を中心とした分析支援と、“設備”を中心とした分析支援をご用意。
AI/Analyticsを活用し、「顧客・ユーザーに起因するビジネス課題」や、
「設備・製品に起因するビジネス課題」を解決します。
ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
【サービス内容】
■“ユーザー”を中心とした分析支援
・小売・サービス・ EC ・流通・金融など
■“設備”を中心とした分析支援
・製造・プラント・公共など
※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。
データサイエンティスト 分析支援サービス
『LUiNa(ルイナ)』は、お客様がお持ちの時系列データから簡単に高精度な
異常検知・予測を提供するクラウド型サービスです。
専門知識がなくても利用でき、システム監視の高度化からIoTデータ活用まで
幅広く対応。スタートしやすく、継続利用しやすい予兆予測サービスです。
【特長】
■教師なし学習
■変化点検知
■周期パターン学習
■オンライン忘却型学習
■100％国産、フルスクラッチ開発
※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。
AI型予兆予測サービス『LUiNa』
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生産・製造DXにおける予知保全・設備監視
生産・製造DXにおける予知保全・設備監視とは？
生産・製造現場におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環として、設備の異常を事前に検知し、故障や停止を未然に防ぐための取り組みです。IoTセンサーやAIを活用し、リアルタイムで設備の状態を監視・分析することで、生産効率の向上、コスト削減、安全性の確保を目指します。
課題
突発的な設備故障による生産停止
予期せぬ設備トラブルが発生し、ラインが停止することで、納期遅延や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
定期的なメンテナンスが過剰に行われ、不要な部品交換や作業が発生し、コストが増加する可能性があります。
熟練技術者への依存とノウハウ継承の困難さ
設備の異常検知やメンテナンス判断が熟練技術者の経験に依存しており、技術継承が難しい状況です。
データ活用のための専門知識・体制不足
収集した設備データを分析・活用するための専門的な知識や、それを推進する体制が整っていない場合があります。
対策
IoTセンサーによるリアルタイム監視
設備にIoTセンサーを設置し、振動、温度、圧力などのデータをリアルタイムで収集・可視化します。
AIによる異常検知と故障予測
収集したデータをAIが分析し、通常とは異なるパターンを検知することで、故障の兆候を早期に発見します。
デジタルツインによるシミュレーション
実際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、最適なメンテナンス計画を立案します。
データ分析プラットフォームの導入
収集したデータを一元管理し、分析・可視化できるプラットフォームを導入し、データに基づいた意思決定を支援します。
対策に役立つ製品例
産業用IoTゲートウェイ
様々なセンサーからのデータを収集し、クラウドへセキュアに送信する機能を提供し、リアルタイム監視の基盤となります。
機械学習ベースの異常検知ソフトウェア
過去の稼働データから学習し、未知の異常パターンを検知することで、予期せぬ故障を予測します。
クラウド型設備管理システム
設備情報、メンテナンス履歴、稼働データを一元管理し、分析・レポート作成を容易にします。
エッジコンピューティングデバイス
現場でリアルタイムにデータ処理を行い、即座に異常検知やアラートを発出することで、迅速な対応を可能にします。
