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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。
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。
