更新日： 集計期間:2025年10月15日～2025年11月11日
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あらゆる側面からお客さまの熱処理ニーズを支えます！
DOWAサーモテック(株)は金属材料をより永く使用するための熱処理加工事業と、熱処理加工事業で蓄積されたノウハウを活かした工業炉事業で積極的に事業展開、熱処理技術のパイオニアとして、規模・品質とも、トップクラスのサービスを提供しています。 「突発修繕」から「予防保全」をテーマに、お客様の生産ラインの番人をします。 メンテナンスの期間は、自社の工場の同等の設備において受託加工サービス提供可能です。 ※詳しくはお問い合わせ、もしくはカタログをダウンロードしてください。
オーバーホール・レトロフィット 環境保全に貢献
５０年以上にわたり､国内外さまざまな工作機械のオーバーホールやレトロフィットを手掛け、現状に満足することなく､常に新しい視点で､次なるステージを目指し進化してきました。 また､各種研削盤や大型走行クレーン､最新鋭の測定器など充実した設備であらゆるニーズにお応えいたします。
「設備の予防保全をはじめたいが、効果もわからないのでまず１か所の計測からスモールスタートで簡単にはじめたい」という方に好適！
【こんなお客様に！】 １．設備の予防保全をはじめたいが、 効果もわからないのでまず１か所の計測から スモールスタートで簡単にはじめたい！ ２．定期的に設備の振動計測を行っているが、 配線や計測器の準備に時間がかかっている！ ３．データのまとめに時間がかかっていて、 せっかく振動計測しても予防保全につながっていない！ 【メリット】 １．Bluetooth方式にて約30mの無線計測が可能！ ロボットや搬送装置など動作が大きな振動も余すことなく計測できます！ ２．無線式なので、面倒な配線作業や設置作業が最低限ですみます。 また振動計測専用ソフトウェアなので、設定も簡単で工数がかかりません！ ３．振動状態監視ソフトウェア（オプション）を使用すれば、 自動でトレンドグラフ作成ができ、データまとめの工数も最低限ですみます！
【動画で分かる ! 】プラントデータの常時監視ツール 【シンプル設置＆低価格で IoT実現】
無線式コンパクトモニタリングユニット「CU-30000」は、製造工場で稼働する回転機械などの振動やプロセスデータを対象とした小・中規模や仮設用途向けのオンラインモニタリングユニットです。 長距離無線の採用により広域測定が可能なうえ、簡単操作で精度の高い管理が行えます。 配線工事が削減でき、工業用途向けに耐久性に優れた機器をご提供します。 お客様のニーズに合わせた機器構成によりコストパフォーマンスにも優れています。
事後保全から予防保全へ！外面腐食問題は検査・補修・対策ができる当社にお任せ
当社の『外面腐食対策・改良保全』は、豊富な経験から培われたノウハウで、 特定困難とされる外面腐食部位を的確に推定し、検査計画から評価、保全まで ワンストップで提供いたします。 また、必要と判断された箇所にのみ実施する「予防保全」の考えで、外面腐食対策 および再発防止に向けた改良保全を実施しています。 外面腐食問題にお悩みでしたら、ぜひ当社へご相談ください。 【特長】 ■豊富な経験による適確な検査ポイント抽出 ■ミニマムコストを実現する高い検査技術とノウハウ ■効果的な改良保全で徹底した再発防止策 ※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。
創業以来積み重ねてきた技術力！長年培った知識・ノウハウが活かされています！
当社は、『構造物工事 油圧配管工事設備保全』を行っております。 油圧配管専門業者として創業以来積み重ねてきた技術力をもって施工。 また、製造プラント・工場等の設備保全・修理においても、長年培った 知識・ノウハウが活かされています。 【主な施工実績】 ■SMプラント ■NPC-SSシリーズ ■UB-iS2シリーズ ■UB-iVシリーズ ■UF650W ■UHシリーズ ※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。
実装不良、装置が動かない・エラー表示・通信が出来なくなった。。改善いたします。
プリント基板は部品不良、経年劣化、振動、温湿度等の影響により様々な不具合が発生してきます。 基板上のどこが原因で発生しているのか？不良発生個所を特定し、部品の調達から交換まで、長年のキャリアと豊富な知識、専用設備を駆使して修理いたします。 ご希望の際は予防保全として消耗部品の交換も致します。 一部焼損してしまった基板のパターン修復も対応可能です。 また、実装不良が発生し1枚だけ修正したい、リワークに割く工数が取れない、難易度が高いなど、リワークにお困りの際は弊社の方で短納期・高品質な修理を施しまして、基板・部品を廃棄する事なく救済いたします。 IR装置、リワーク装置を使用し、部品（LED、コネクタ、実装部品の全て）の追加実装、後付けも表面実装部品、挿し部品すべて対応可能です。 ご相談下さい。
設備基板修理、予防保全までお任せください
長年ご愛用されている各種装置におきましては、装置が動かない、エラーが表示される、通信不良、電源が入らない、などといった様々な不具合が発生してきます。 部品不良、経年劣化、振動、温湿度等の影響により発生する多岐にわたる不具合に対して、基板上のどこが原因で発生しているのか？不良発生個所を特定し、部品の調達から交換まで、長年のキャリアと豊富な知識、専用設備を駆使して修理いたします。 ●各種機器、基板単体の不良解析修理を行っています。 ●回路図等の図面がない場合でも修理する事が可能です。 ●経年劣化部品の交換により製品寿命を延ばす処置も行っています。
お客様目線で、最適な提案、施工を行います！
MKT株式会社は、製紙・化学・電気・製鉄のプラント機械・機器の整備・ 修理及び設備改善を行っている会社です。 硬化肉盛溶接・溶射・メッキなどの金属表面硬化処理や、保全 業務・設備診断・天井クレーン点検などの工場設備保全も行っています。 イニシャル・ランニングの両面から様々なコストダウンをご提案し、 御客様にとって適切な対応を行います。プラントメンテナンス及び、 エンジニアリングのことなら当社にお任せ下さい。 【事業内容】 ■プラントメンテナンス及び、エンジニアリング ■各種機器撤去､据付工事 ■車両環境システム構築､更新及び、関連機器取外､取付 ■技術､安全教育指導 ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
当社では、開発中の『振動検知センサシステム』製品化に向けてモニターをお願い出来る企業様を募集しております！
現在開発中の「振動検知センサ」では、内蔵しているセンサにより振動を検知し機器状態の変化を示すデータを無線で上位に送信し取得します。 エル・エス・アイ ジャパン(株)では、振動の変化を可視化することで機器の適切なメンテナンス時期の把握を簡易な仕組みで実現することを目指しており、センサシステムの製品化に向けたモニターをお願い出来る企業様を募集しています。 機器の状態をセンサなどを用いて把握する仕組み・予知保全にご興味がございましたら、私共にお声がけください。 モニターいただきましたお客様には、取得した詰まり傾向のデータをグラフ化しご提供させて頂きます。 【特許】 流用と比例関係にある振動の大きさから詰まりを検知する方式を特許として取得しています。 特許第5821067 「目詰まり推測方法、フィルタ監視システム及び振動情報送信」 ※詳しくはお問合せください。
メンテナンスや定期点検、遊休ロボットのオーバーホール可能
FA産業用ロボットのメンテナンスを承っております。 【こんなご要望をお持ちではありませんか？】 （生産技術担当者様） ●ロボット導入実績が少なく、メンテナンスの仕方がわからないから 管理が不安… ●ロボット導入台数が多く、メンテナンス対応が大変… ●遊休ロボットを再利用したい… ⇒ぜひ当社へご相談ください！ 【FA産業用ロボットのメンテナンスの内容】 ・各種ロボットメーカーに対応 ・ロボットの稼働状況に合わせたメンテナンス対応 ・遊休ロボットのオーバーホール ・ロボットの更新 ・日常点検表や設備保全の提案 etc ※詳細は［PDFダウンロード］から資料をご覧いただくか、 お気軽に［お問い合わせ］ください。 ※新規導入も可能ですので、お気軽にご相談ください。
予知保全アルゴリズムの開発を開始できるように、用語を説明し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアをご紹介します
製造業のAIｘIoT化を実現する「スマートファクトリー」化等に伴い、予知保全への関心が日々高まっています。 予知保全により、機器の状態を監視して、将来の機器の故障を防ぐことができます。機器のセンサーからのデータを使用して、分類、回帰、および時系列分析を用い、故障の根本原因を特定、故障発生までの時間を予測できます。また、複雑な機械の問題を特定し、修理または交換が必要な部品を特定するのに役立ちます。これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、機器の存続期間を最大限に延ばすことができます。 この ebook は、MATLABによる予知保全アルゴリズムの開発を開始できるように、用語を説明し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアへのアクセスを提供します。
AIをベースとした時系列データの中から異常と障害を特定する方法や該当パーツの残りの耐用年数の見積もりについて学びます。
■到達目標 ・時系列データを使用し、XGBoost ベースの機械学習分類モデルで成果を予測できる。 ・LSTM ベースのモデルを使用し、機器の故障を予測できる。 ・時系列オートエンコーダーによる異常検出を利用し、限られた故障例データが利用できるとき、故障を予測できる。 ■対象者 産業分野における予知保全システムを開発・提供するSEおよび開発者の方。 ■前提知識 ・「0から始めるPython入門-データ分析での活用をテーマとして-」コースを修了しているか、または同等の知識があること。 ・「NVIDIA Deep Learning Institute（DLI）認定コース ディープラーニングの基礎」コースを修了しているか、または同等の知識があること。
改善活動の具体例もご紹介！リスクの高い事後保全から脱却する方法を解説
製造業の設備管理において、事後保全は避けて通れません。 事後保全の場合、故障したら直せば良いという単純な考え方に 聞こえるかもしれませんが、戦略的に活用すれば大きなメリットを 得られる手法でもあります。 本記事では、事後保全の概要と機能停止型故障と機能低下型故障という 2つの対応パターン、予防保全との違いと、限られたリソースの中で 適切な設備管理体制を実現するための方法を紹介します。 ベテラン保全員の経験とデジタル技術をどう融合させるかという 観点からも掘り下げて解説するので、最後までご覧ください。 ※記事の詳細内容は、以下のリンクより閲覧いただけます。
設備保全DXを進めて、技術継承を進め、生産性向上を目指そう！
長年、多くの製造現場では故障したら直すという事後保全を中心とした 設備管理が一般的でした。 しかし、設備の老朽化が進む中、突発的な故障による生産停止や予期せぬ 修理コストの増大が、製造業の経営を圧迫する要因となっています。 この記事では、設備保全DXの具体的な進め方や、成功のポイントについて 解説していきます。 コストを抑えつつ、効率的に設備管理体制を改革する方法を知りたい方は ぜひ参考にしてください。 ※記事の詳細内容は、以下のリンクより閲覧いただけます。
