更新日： 集計期間:2025年08月06日～2025年09月02日
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データドリブンのメンテナンスで効率、信頼性、生産性を向上
資本集約型企業のオペレーションと収益性における目標達成は、アセットの故障と、それに由来する運転の計画外停止を回避（または最小化）できるかどうかに大きく左右されます。ルールベースと条件ベースのモニタリング、第一原理モデリング、AI 機械学習、そしてデータサイエンスチームによるカスタムモデルをすべて組み合わせて、アセットの健全性とパフォーマンスをモニタリングできる包括的なソリューションを構築しているところが、Aspen Mtell の特徴です。Aspen Mtell は、さまざまな運転パラメータを綿密に追跡し、微妙な挙動の変化を捉えることで、異常の兆候をいち早く特定し、アセットのリスクを効果的かつ迅速に把握します。これにより、アセットの信頼性を高め、運転コストを削減し、安全性とサステナビリティへの取り組みを強化することができます。
リアルタイムで温度、振動を常時監視！分析や適切なメンテナンス時期の把握に役立てることが可能です
当社が提供するソリューションは、機械設備の予知保全を行うため、遠隔に いながらリアルタイムで温度、振動を常時監視できます。 例えば、コンプレッサーに取り付けたBLEセンサーで検知した温度や加速度の値が、 予め設定したしきい値を越えると、EmailもしくはSMSで警報が発せられます。 取得したデータはクラウドサーバーに長期保存されるため、分析や適切な メンテナンス時期の把握に役立てることが可能になります。 【特長】 ■遠隔にいながらリアルタイムで温度、振動を常時監視 ■取得したデータはクラウドサーバーに長期保存 ■分析や適切なメンテナンス時期の把握に役立てることが可能 ※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。
設備を安心して長くお使いいただくための一貫したソリューションをご提案！
当資料では、住友重機械がご提案する保全ソリューションをご紹介して おります。 ”全国に広がるサービスネットワーク”や”減速機メーカーとしての ノウハウ”などを掲載。 また、状態監視システム（CMS）の ”TYPE-P”や”S-CMS”、”CycloSMART” といった製品の記載もありますので、ぜひご一読ください。 【掲載内容（一部）】 ■当社の保全ソリューション ・保全ソリューションサイクル ・予知保全×全国に広がるサービスネットワーク ・予知保全×減速機メーカーとしてのノウハウ ・予知保全×充実のサポート体制 ※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。
IIoTを駆使したソリューションで人手を介した作業の工数問題やヒューマンエラーを解決！Vol4では【設備保全編】をご紹介します
ソリューションカタログ Vol4 【設備保全編】では、協立電機の得意とするIIoT分野での技術力、購買能力を活かしたソリューション事例を紹介致します。 One Stop Shoppingを掲げソリューションを提供する協立電機だから出来る最善のご提案事例をご確認下さい。
低コストでAIの活用を始めよう！生産設備データを活用した予兆保全AI基盤
近年、「設備トラブルの根本原因を特定したい」「設備トラブルをもう少し早く把握したい」といった生産現場の悩みをＡＩやＩｏＴを活用して解決する事例が増えています。とは言え、コストを考えるとなかなか一歩を踏み出せない…という企業様も多いのではないでしょうか？ ＮＴＣは「設備の予兆保全にＩｏＴ、機械学習、人工知能（ＡＩ）を活用したい！だけど費用は抑えたい...」といったお客様のニーズにお応えするために、スモールスタートが可能なＡＩを活用した予兆保全ソリューションを提供しています。 本ソリューションは、過去のデータからトラブルになりうるケースの「ルール」を作成し、以降のデータからトラブルになるかどうかを予測します。予測結果からトラブルの予兆を検出した際は、作業者へのメール発信や現場のパトランプを点灯させることで、トラブルの早期発見や予兆保全に繋げることが可能です。 これらの仕組みは、お客様独自のＡＩ基盤として社内にノウハウを貯めることができ、ＰＤＣＡサイクルを回すことで、より高度なトラブルの検出や検出精度を向上することが可能です。 ※詳細はカタログダウンロードもしくはお問い合わせ下さい。
設備の保全活動は、「故障する前にメンテナンスする」から「異常を予兆の段階で発見する」予知保全へ」。※解説資料を無料進呈中
施設内の設備を安定的に稼働させるための保全活動は、事業を運営していくうえで重要な業務です。 かつて、保全方式といえば「故障したら修理する」という“事後保全”が主流でしたが、 しだいに「故障する前にメンテナンスする」という“予防保全”へとシフトしています。 しかしながら、「設備を停止する必要がある（TBM）」「熟練者しか設備の状態を把握できない（CBM）」といった課題があることも事実。 そこで、予防保全の課題をIoTやAIで解決してさらに高いレベルで行う保全 異常を予兆の段階で発見する“予知保全”が広がりを見せています。 本書ではこの"予知保全"の進め方についてわかりやすく解説します。 【掲載内容（一部）】 ■予知保全ができている状態とは ■予知保全導入のステップ ■導入事例 ■終わりに ■ソリューション紹介 ※資料を無料進呈中！「PDFダウンロード」から是非ご一読ください。
製造現場における予知保全の目的を踏まえ、AI技術の活用方法やメリットなどを解説
製造業のスマートファクトリー化が推進されるなか、生産設備・機械の 安定した稼働を実現するために、AI技術を取り入れた予知保全が 注目されています。 生産工程で発生するさまざまなデータを蓄積して、AIが持つ学習技術・ 解析機能を活用することで、設備保全体制の強化につながると 期待されています。 この記事では、製造現場における予知保全の目的を踏まえ、 AI技術の活用方法やメリットなどを解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
【作業現場の『止まる』を無くす！】トラブルを未然に防ぐ事によりダウンタイムを最小限にとどめる事が可能！
当社では、工場・製造現場の止まるを無くす「予知・予防保全ソリューション」 を提供しております。 設備から取得したデータを活用する事により急な故障や停止を事前に捉え、 ダウンタイムを最低限に抑えた効率的な環境を実現。 また、予知・予防保全を行う事により、部品の修理や交換時期が適正に行える為、 必要以上に保守人員を配置することなく最低限の人数で機器の状況に応じ柔軟な 体制構築が可能です。 【こんなお悩みを解決】 ■ムダな部品交換費用が発生している ■ムダな保全人員のコストが発生している ■データをうまく活用できていない ※無料相談受付中！ ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
