更新日： 集計期間:2025年08月13日～2025年09月09日
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RCM適用時の問題点やCMMS/EAMにおける管理の注意点などをご紹介！
当資料は、システム(系や系統)の評価とCMMS/EAMによる管理を紹介しております。 信頼性中心保全 (RCM：Reliability Centered Maintenance)適用時の問題点をはじめ、 RCM実施のための留意事項と信頼性情報や、システムレベルでの信頼度及び稼働率の 評価と保全戦略の策定のほか、CMMS/EAMにおける管理の注意点などを掲載しています。 【掲載内容】 ■信頼性中心保全 ■RCM適用時の問題点 ■RCM実施のための留意事項と信頼性情報 ■システムレベルでの信頼度及び稼働率の評価と保全戦略の策定 ■CMMS/EAMにおける管理の注意点 ■最後に ※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。
保全に関わる業務プロセスを1システムで実行可能！様々な役割の人に必要なデータを提供します
『Infor CloudSuite EAM』は、実績のある幅広い設備資産の管理機能と、 システムアーキテクチャを組み合わせたソリューションです。 設備台帳管理はもちろん、資産の階層管理、監査証跡管理、予防保全管理、 その他様々な機能を備えています。 J2EEやXML等オープンインターネット標準で開発されており、 他システムとの統合が容易で、標準的なインターネットブラウザを通し、 いつでもどこからでもアクセス可能です。 【特長】 ■アセットマネジメント機能の充実 ■1システムで複数組織 ■広範囲な業務管理機能 ■シンプルなUIとシステム管理 ■モバイルデータアクセス ※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。
予防保全ソフトウェア「機工報」を1 か月間無料でお試しください
金沢機工オリジナル製品「機工報」は設備、装置の不具合を 検知する予防保全ソフトウェアです。 ■MEX金沢2023 ワークショップ 機工報のご紹介動画を公開しました。 https://www.youtube.com/watch?v=9yQsMGkqxts 今回の無料試用版は、付属のサンプルデータを活用し 「機工報」で容易にデータ分析が出来ることをご体感いただける 内容となっております。 ■機工報 試用版 操作方法の紹介動画を公開しました。 https://www.youtube.com/watch?v=uB3RToEfE7A&t=19s 機工報 試用版で、熱処理炉データ分析を行う操作動画です。 PLCがロギングした、熱処理炉で稼働する48計器のデータ(エクセル)を 機工報に入力しています。 外れ値検出で、「いつもと違う」動作をしている計器を特定します。 「機工報」はお客様のご要望に合わせた開発も可能です！ 試用版で可能性を感じていただけた場合は、お気軽にご相談ください。
トラブルを未然に防ぎ、問題を速やかに解決する。そんな理想を実現した事例をご紹介！
保全履歴データが膨大で、他社のツールを導入しペーパーレス化したあとも 管理がうまくいかず、過去の履歴を振り返るのが難しい等の課題がありました。 抱えているさまざまな問題を解決する糸口として、『MENTENA』の導入を決定。 各種データの管理がしやすくなり、過去データへの振り返りも容易になったほか、 スケジュール進捗の「見える化」によって、対応漏れや遅れが減少しました。 【課題】 ■保全履歴データが膨大で、他社のツールを導入しペーパーレス化したあとも 管理がうまくいかず、過去の履歴を振り返るのが難しかった ■個々の担当者が現状や保全計画を把握しづらく、対応の遅れ、 見落としなどの問題が散見されていた ■業務全体が煩雑であることに加え、データも扱いづらく、作業に無駄が多かった ※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。
属人的な業務を大幅に削減！設備稼働率の向上とメンテナンスの効率化が達成できた事例
アステックのスマート工場構築支援で、「設備保全」の課題を解決した 事例をご紹介します。 設備保全を行うにあたって、ツールを活用すれば設備トラブルやライン停止 時間が削減出来るだけでなく、保全ノウハウを蓄積させることで属人的な 業務を大幅に削減することが可能。 稼働稼働監視に加えて、保守部品在庫管理、トラブル集計、点検管理、 故障予兆検知がオールインワンになっているツールを活用すれば、 設備稼働率の向上とメンテナンスの効率化が達成出来ます。 【事例概要 <保守部品在庫管理>】 ■期待される効果 ・設備稼働率の向上、ライン停止時間の撲滅、保守部品在庫削減 ■主な機能・特長 ・ハンディリーダーとバーコード活用、発注点管理、点検管理との連携 ※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。
信頼の15年、2万件超の実績！予測モデル・異常分析・WEB管理も！予知保全を効率よく高度化！
『AVEVA Predictive Analytics』は、これまでの予知保全の経験から 多くのノウハウが詰め込まれたパッケージとなっており、ユーザが 簡単に予測モデルを構築する事ができます。 米国シカゴの中央監視センターにて、お客様の大切な設備を24時間 365日監視するサービスを提供する事も可能。 全世界で多くのお客様が利用されています。 【代表的な機能】 ■多くの予測モデルテンプレート ■高度な演算モジュール定義 ■直観的な学習データのスクリーニング ■WEBブラウザーによる実績管理 ■異常原因分析 ■非定常分析 ■ケーススタディ管理 ※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。
設備用・保全用予備部品の在庫管理に特化したソフトです。操作が簡単でどなたでもお使いいただけます。
大手自動車メーカーの現場の方の意見を元に開発、さらに多くのユーザー様からのご意見をフィードバックした、予備品の在庫管理に特化したソフトウェアです。パソコン初心者の方でも用意に運用可能ですので、導入・運用までの期間が短縮可能です。
長期的にプラントの信頼性を維持！メンテナンス費用(保全コスト)を好適化できます
当社では、ソフトを使ってリスクを把握し、どのようにメンテナンスを していくかの計画をたてるコンサルティングを行っております。 『リスクベースメンテナンス(RBM)』とは、対象プラントの各部位の リスクをマトリックスにプロットし、すべての部位を許容リスク範囲に 保つためのメンテナンス手法です。 そこで、プラント全体のどこに壊れやすいリスクがあるのかを 「uni-Planner」ソフトを使って把握します。 これにより長期的にプラントの信頼性を維持することができたり、 メンテナンス費用(保全コスト)を好適化することができます。 【uni-Planner 特長】 ■リスクが高い部分と低い部分をわかるようする ■リスクが高いところにメンテナンス費用をかけリスクが低い部分には メンテナンス費用をあまりかけないようにする計画を立てる ■プラント全体の壊れやすいリスクを把握 ※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。
RBM手法を導入しませんか？リスクベースメンテナンス支援ソフトウェアのご紹介
RBMは、メンテナンス対象のプラント・設備における部位別リスクを基準に メンテナンスを行う方法で、合理的メンテナンス方法として普及が進んでいます。 当システムは、HPIS Z107TRに準拠した各種プラントにおけるリスクを評価する ソフトウエア（uni-Planner）を用いたRBM実施システムです。 各部位のリスクの経時的変化から、検査、補修、更新の時期、方法および費用を 示し、長期保全計画の策定に貢献することが可能。 また、uni-Plannerは、懸念される損傷機構に対する破損確率および影響度を 算定するツールとして利用価値が高く、自社のメンテナンス方法における破損の 起きやすさ（余寿命）評価結果とのベンチマーキングや破損のシミュレーター として保全技術者教育のツールとしても利用されています。 【uni-Planner 特長】 ■RBM導入、実施に向けたトータルサポート ■AIによる損傷メカニズムの推定 ■高い利便性 ■様々なプラント設備への導入実績 ※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。
Web画面から端末機器の操作が可能（遠方の機器を手元で操作）
■特徴 １）Web画面から端末機器の操作が可能（遠方の機器を手元で操作） ２）端末装置へデータ測定開始/停止指示の各種の指示など ３）指示結果をWeb画面で確認 ４）クラウドと双方向通信により、各種のサービス提供が可能 ５）「簡単」「安全」「手間なし」が低コスト
低価格遠隔監視ソフト、すべてのＦＡエンジアリングの場にＰＣとＰＬＣを繋ぎます
◆現場サイドに立った設計手順。 ◆シーケンサー（シーケンス）との高い親和性。 ◆導入から短時間での稼動。 ◆プログラムレスネットワーク・フルサポート。 ◆自在なグラフィック機能。 ◆タッチパネルを使ったシステムの更新に。
【インフラ保全・事故の解析に】動画・静止画ファイルに鮮明化処理
EIZOの画像鮮明化ソフトウェアは、見えにくい・判別しにくい動画・静止画ファイルから補正すべき情報を割り出し、EIZO独自の画像鮮明化処理を行い、見やすく加工したファイルを生成できるソフトウェアです。複数のファイルにまとめて画像鮮明化処理をかけることが可能なので、点検業務の効率化をサポートします。 ■導入メリット ・人の目による確認作業において異常を発見しやすくする ・AIを使った画像解析の検出率改善 ■活用例 ・道路、トンネル、鉄道、送電設備などの社会インフラの保全業務 ・事件・事故の解析 ＜ハードウェアもご用意＞ ハードウェア内部で画像鮮明化処理を行い、その映像をリアルタイムに表示できるシステム製品（EVS1VX/EVS1VS）も提供しています。 ＜NTT東日本株式会社の導入事例を公開中！＞ 詳しくはPDF資料をダウンロードいただくか、お気軽にお問合せください。
RCM、RAMS解析支援ソフトウェア
Availability Workbenchは、RCM（信頼性中心保全）やRAMS解析（信頼性、アベーラビリティ、保全性、安全性解析）の実現を支援するためのソフトウェアです。 Availability Workbenchでは、プラントやシステムを構成するコンポーネント（系統システム）の故障に着目し、信頼性工学的手法を用いることで、以下を支援します。 ・プラントやシステムのアベーラビリティの定量的な評価 ・故障原因を除去することを目的にメンテナンス計画を策定 ・状態監視の有効性評価 ・予備品、作業員計画 ・プラントやシステムのライフサイクルコストの評価 Availability Workbenchを用いることにより、故障モードと影響及び致命度分析（FMECA）の実施、予備品や他のリソースを制約条件とした信頼性、アベーラビリティ、及びライフサイクルコスト（LCC）の予測が可能となります。
信頼度ブロック図（RBD）分析を用いたシステムの信頼性評価をご紹介！
当資料は、システムの信頼性評価を実施する例をご紹介しています。 システムの信頼性を評価することで、システムに全体における信頼度や システムを構成する機器に対する重要度が判ります。 信頼性を評価する手法としては、信頼度ブロック図（RBD）分析や フォルトツリー分析（FTA）が存在します。 【掲載内容】 ■信頼度ブロック図（RBD）分析 ■システムの信頼性評価の例 ■図1～6 ■保全の考慮 ■保全計画の策定 ※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。
設備の異常検知、故障予測、AIモデル生成を自動化！分析・開発作業を自動化することで素早いデータ活用を実現します。
製造現場では、生産性向上、品質改善、設備保全のために設備のデータ活用が進んでいます。しかし、こうした取り組みには、モノづくりの知識や技術に加えて、ITやデータサイエンスといった新しい知識・技術が必要であり、想定以上に多くの時間とコストがかかっているのが現状です。時系列データ自動分析マシン「CX-M」は、CX-Mは、お客様（製造業）の予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予測のための時系列データ分析作業と推論モデル（AI）生成を自動化するマシンです。従来データ分析の専門家（データサイエンティスト）が行っていた分析作業（データ前処理、特徴抽出、機械学習による推論モデル（AI）作成）およびプログラム開発作業を自動化し、データ分析の知識がない利用者でも、素早く高度な機械学習を活用したデータ分析が可能です。
