コンベヤ予知・予防保全システム
コンベヤの早期トラブル防止! 故障発生条件のデータ化により予兆を知らせます。
振動や温度、音や匂い、各種画像などの専用センサーを設置し、膨大なデータを半永久的に収集。 集まった多変量データによって品質・予知等の管理が可能になります。 事前予測が可能になれば、想定外のシステム停止や重大な損傷が出る前に対処でき、稼働率向上や 交換部品削減を図れます。 また、故障予兆をデータ化することで、トラブル防止の高い技術・知見を持つ技術者の勘や経験を代替えすることができます。
更新日: 集計期間:2026年09月09日~2026年10月06日
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コンベヤの早期トラブル防止! 故障発生条件のデータ化により予兆を知らせます。
振動や温度、音や匂い、各種画像などの専用センサーを設置し、膨大なデータを半永久的に収集。 集まった多変量データによって品質・予知等の管理が可能になります。 事前予測が可能になれば、想定外のシステム停止や重大な損傷が出る前に対処でき、稼働率向上や 交換部品削減を図れます。 また、故障予兆をデータ化することで、トラブル防止の高い技術・知見を持つ技術者の勘や経験を代替えすることができます。
振動解析による予防保全!将来的に大量データが集まることで、異常の予測と分類が可能に
『Sicope edge』は、振動/音データから設備の異常の兆候の推定が可能なシステムです。 少量の正常データを測定するだけで、正常値から外れた場合の 異常の予兆を感度良く検出。将来的に大量データが集まることで、 異常の予測と分類が可能となります。 【特長】 ■正常データのみの計測(サンプル小)から運用が可能 ■大量データの蓄積で、将来的に機械学習により故障モードの判定が可能 ■クラウドへアップすることで予兆情報の共有化が可能 ■「簡単・安全・手間なし」が低コストで実現 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
突然の設備停止を未然に防ぐ 920MHz LPWA無線メッシュネットワークによる設備状態監視ソリューション
製造現場では、ポンプや配管、変圧器、アナログメータなどの設備異常が生産停止や品質不良につながるリスクがあります。 ■このような課題はありませんか? 設備保全担当者のお悩み ・点検員の人手不足で巡回頻度を増やせない ・異常発見が遅れ、設備停止につながる ・広い工場の設備を効率的に管理したい ・有線ネットワークの敷設が難しい ・IoT化したいが導入コストを抑えたい ・古い設備も含めて監視したい ■LPWAによる予防保全とは 異常が発生してから対応する「事後保全」ではなく、設備状態を継続的に監視し、異常の兆候を早期に把握することで設備停止リスクを低減します。 本システムは、工場内に設置したセンサから取得したデータを無線で収集し、クラウドまたはオンプレミス環境へ集約。設備状況をリアルタイムに把握できます。 ■特長 ✓配線工事不要で導入しやすい ✓広い工場でもつながるメッシュネットワーク ✓単三電池駆動による省電力設計 ✓異常をリアルタイム通知 ✓データを見える化
事後保全との違いや具体的な改善事例を紹介!予防保全はシステムの導入による効率化を検討しよう
企業の生産性を維持するために、社内設備の予防保全は重要です。 しかし、予防保全を行う場合、日々の点検や点検結果のレポート作成、 点検結果に基づく部品交換など、さまざまな作業を行う必要があります。 予防保全を含む、設備保全(事後保全や予知保全)業務を少ない人員で円滑 に進めるためには、システムの導入を検討してみてもいいかもしれません。 そこで本記事では、予防保全システムの概要や実現できること、 予防保全システム10個を紹介します。 ※記事の詳細内容は、以下のリンクより閲覧いただけます。
AIがいつもとの違いを検出し自動的にいつもの状態に自動調整します!
当社が取り扱う、AI予防保全・品質向上システム『ESS-302』をご紹介します。 モーターやセンサーの情報を学習し、いつもとの違いをAIで検出(ESS-201) 。 その時の調整データも学習(ESS-201) して、最終的にいつもと同じ状態に なるようにAIがフィードバック自動調整します。 従来システムを全面改訂するので無く、サーボーパックからリアルタイムに 得られる情報をベースデータとして取得できるため、モーターを変えるだけで 簡単にAIフィードバックシステムが構築できます。 不良品を未然に防ぎ機械故障が起きる前に異常を検知・自動調整します。 【特長】 ■サーボパックからいつもと微妙に違う動作を高精度に収集 ■収集したデータから、周辺情報も考慮して正常な状態を学習 ■いつもとの違いを検出したら、警報を出すと同時に自動調整開始 ※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。