（2024-01-12公開予定）
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近年、製造業界は、グローバル化の進展や消費者ニーズの多様化により、厳しいビジネス環境に直面しています。このため、企業は生産設備を最大限に活用し、工場全体の効率化を目指して取り組みを進めています。
しかしながら、設備保全の現場では、少子高齢化などの問題により、設備の詳細な知識や経験を持つ熟練の技術者の減少が深刻な問題となっています。そのため、計画外のダウンタイムの増加に困っていたり、安全を考え実際の設備に異常が出ていないのにも関わらず、メーカー推奨の保全スケジュールに基づいたメンテナンスや早め早めの部品交換を行うといった、必要を超えた過剰メンテナンスが増加することにより保全費用の増大という結果となっています。
このような背景から、近年のIoTやAI技術の発展に伴い、劣化兆候や故障予兆を把握してメンテナンスを行う、状態基準保全に注目が集まっています。
しかしながら、設備の運転データを用いた状態基準保全の実現には、様々な課題があります。
まず、装置の劣化や故障についての様々な原因に応じた因果関係のあるデータを特定して、それらのデータを収集することから始める必要があります。次にそれらのデータを用いて、過去の異常状態と比較した、正常と異常の閾値を導き出して設定する必要があります。これには過去の様々な異常状態のデータに加えて、装置のメカニズムについての深い知識が必要となります。
さらに、予測の精度を上げ、現場で活用できるレベルに高めるためには、高品質で大量のデータを用意した上で、機械学習を含む先進的なデータ分析手法を駆使する必要があります。
このため、状態基準保全の実現には、装置と機械学習の深い専門知識に加えて、数多くの試行錯誤が必要になります。
本セミナーでは、「ADI OtoSense スマート・モーター・センサー」を通して、低圧誘導モーターに対して「専門家不要」で状態基準保全を実現した、具体的な方法について事例を交えてご紹介いたします。
「ADI OtoSense スマート・モーター・センサー」は、熟練保全技術者の深い洞察力を備えた低圧誘導モーター向けの連続状態監視ソリューションです。事前に大量の劣化や故障データを学習しているため、熟練保全技術者と同等の洞察力をすぐに利用することができます。
具体的には、内部構造が各社でほとんど共通である三相かご型誘導モーターに対して、一般的な振動・温度センサーと独自の磁界センサーを搭載したワイヤレスセンサーボックスを取り付けると、４週間の正常状態のデータ取得から初期の診断モデルへの追加学習までを自動で行います。学習後には、正常と異常の閾値も自動で設定し、分析・診断だけでなく、原因特定や推奨対処法もシステムが提示します。各種情報はダッシュボードやモバイルアプリでわかりやすく表示され、異常が検出されるとメールやアプリにプッシュ通知します。これにより、保全担当者は、設備に使われている三相かご型誘導モーターに本製品を取り付けるだけで、9種類の機械的および電気的な故障を早期に個別で検出することが可能になるため、設備のダウンタイムや保全コストを大幅に削減することができます。
低圧誘導モーターのオーバーメンテナンスを回避して保全費を節約、重要設備のダウンタイムを最小化したい方、設備のチョコ停、ドカ停に悩んでいる方、時間基準保全から真の状態基準保全への移行に関心がある方などに特におすすめです。
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