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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。
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。
センサーの追加なしで全故障モードの約90%をカバー！状態基準保全で見出す新たな効率性
スウェーデンのバッテンフォールハイドロ社は、ヨーロッパにある大きな水力発電事業者です。 同社の管理チームは、同社のアセット保全の取り組みを変える必要が あることに気づきました。 それまでの15～20年間は状態基準監視を採用してきましたが、定期点検や 試験、データヒストリアンからの静的なデータを使った古いシステムに 頼っていたため、多くの事後保全実務を行う結果となっていました。 このため効率を改善し、オペレーションコストを減らすためには、 計測機器を用いたリアルタイムの状態基準監視に移行する必要がありました。 【事例】 ■導入先：Vattenfall Hydro Power ■業界：発電、水力 ■導入製品：PI System ※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。
自動的に変化する投入量、環境、運転状況に適応！設備障害発生前に警告可能
当社で取り扱っている『AVEVA Predictive Analytics』についてご紹介いたします。 「AVEVA PI System」とのネイティブな統合により、データサイエンティスト やソフトウェア開発不要で関係者間に予知/処方的保全活動を展開することが可能。 また、予測分析ソリューションの成功はアルゴリズム手法のみならずビジネス 全般にわたる拡張方法に依存し、このノーコードの専用ソリューションで全社に 予知監視プログラムを展開・維持します。 【機能(一部)】 ■ネイティブなAVEVA PI System統合 ■直観的モデル構築 ■アラートおよび通知 ■障害診断 ■故障までの時間予測 ※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。
現場の力を生かすデータ活用で設備の予知保全に取り組む！理解しやすい形で現場へと提供
日本精工株式会社は、ベアリング製造の前処理工程に当社の データ管理システム「PI System」を適用しています。 50以上のセンサーデータと、設備関連データなど200を超える データをタイムスタンプで同期し、リアルな挙動を把握。 IoTの知識がなくても理解しやすい形で現場へと提供しています。 【主な導入効果】 ■安定稼働を実現 ・特別なAIを利用しなくとも現場の匠の知恵とPI蓄積データで実現 ■設備稼働率向上 ・センサデータ可視化による、異常波形の早期発見と事前対処の実施 ■新たな「気づき」の発生 ・設備状態の可視化・分析により、今まで見えていなかった事象の理解 ※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。
