予知保全の強力な利点
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予知保全の強力な利点

予知保全の強力な利点

25 6月20

予知保全

予知保全の強力な利点

生産スループットを改善することは、実質的に収益に影響を与える製造事業体の主要な目的です。製造ラインの主要機器の故障は、最適な生産効率を達成するためのボトルネックになる可能性があります。生産停止時間を回避するための従来の解決策は、予防保守と呼ばれる手動および定期保守を実行することです。

予防保守は有効な場合がありますが、予定された保守間隔の間に発生する機械設備の突然の故障は、高額な修理、収益の減少、および注文の不履行による潜在的な市場シェアの損失につながる可能性があります。第4次産業革命の出現により、 予知保全 製造設備を管理するための最も効率的なアプローチとして、予防保全に取って代わります。

予測 メンテナンス –エッセンシャル

予測メンテナンスでは、通常の動作中に機器のパフォーマンスと状態を監視して、パターンを特定し、機器の故障につながる可能性のある問題を予測する必要があります。機器の状態を評価するために、予測メンテナンスでは、赤外線、振動、3D移動、騒音レベル測定、音響、空中超音波、オイル分析、その他のセンサー測定などの非破壊的手法を使用します。産業用IoTプラットフォームツールは、予測メンテナンスソリューションをモデル化、テスト、および収集したデータセットに適用するために使用されます。このツールには、資産データのパターンを検出するためのアルゴリズムとデータ分析が含まれています。

予測 メンテナンス - メリット

 

  • メンテナンス時間とコストの削減 –実際の機器の状態に基づいたメンテナンススケジュールにより、メンテナンス時間が20-50%短縮されます。メンテナンス費用も10%も削減できます。これらの節約は、組織の最終的な結果にプラスの影響を与える可能性があります。
  • スループットと効率を向上 –高度な分析と予測により、ダウンタイムを削減しながら冗長な資産管理の必要性を最小限に抑え、全体的な機器の有効性(OEE)を向上させます。
  • 競争上の優位性 –予測メンテナンスにより、予測可能性と信頼感が向上するため、顧客に対する会社のブランディングが向上し、顧客満足度が向上します。

 

予測アラート

AI対応 予測 メンテナンス

高度なAIアルゴリズムは、データから通常のマシンの動作を学習し、これをベースラインとして使用して異常を予測し、偏差を識別しながらリアルタイムのアラートを生成できます。これらのアルゴリズムには、履歴データまたは一連のトレーニングと必要な出力データが必要です。主なアプローチは2つあります。監視ありアルゴリズムと監視なしアルゴリズムです。監視ありアルゴリズムでは、モデルを開発するために履歴の入出力データセットが必要です。教師なしアルゴリズムの場合、データの分布をモデル化し、相関関係を自動的に把握するには、入力データのみが必要です。

以前の出力データセットなしで新しい問題を予測するには、予測メンテナンスが必要になる場合があるため、 ONE Tech 開発した MicroAI™ –マシンの最適化されたメンテナンススケジュールを提供するために、それ自体を微調整することによって進化する教師なし学習エンジン。

MicroAI™により、マシンオペレーターとデバイスマネージャーは、クラウドに依存することなく、資産に関する特定のデータをリアルタイムで収集できます。さらに、MicroAI™は、クラウド環境内ではなく、エッジデバイスでローカルにAIモデルをトレーニングする独自の機能により、最も重要なアラートをリアルタイムで重要なアラートに配信できるため、資産のメンテナンスをより効率的に行い、より生産的。