Last Updated： Aggregation Period:2026年07月29日～2026年08月25日
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実際のデータと推定データの比較を実行できる！リアルタイム通知によって速やかな対応が可能となり、予知保全を実現！
Ansaldo Energiaは、イタリアのジェノバに本社を置く火力発電所建設の 会社で、主にプラントエンジニアリング、建設、サービスを手がけています。 世界中に100基を超える発電所と300台を超えるガスタービンを保有し、 13カ国の顧客にリモート監視サービスを提供。 PDF資料では、同社のリモートアセット監視と予知保全におけるPI Systemの 活用方法についてご紹介しています。 【事例】 ■導入先：Ansaldo Energia ■業界：発電、建設 ■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。
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。
予防保全ソフトウェア「機工報」を1 か月間無料でお試しください
金沢機工オリジナル製品「機工報」は設備、装置の不具合を 検知する予防保全ソフトウェアです。 ■MEX金沢2023 ワークショップ 機工報のご紹介動画を公開しました。 https://www.youtube.com/watch?v=9yQsMGkqxts 今回の無料試用版は、付属のサンプルデータを活用し 「機工報」で容易にデータ分析が出来ることをご体感いただける 内容となっております。 ■機工報 試用版 操作方法の紹介動画を公開しました。 https://www.youtube.com/watch?v=uB3RToEfE7A&t=19s 機工報 試用版で、熱処理炉データ分析を行う操作動画です。 PLCがロギングした、熱処理炉で稼働する48計器のデータ(エクセル)を 機工報に入力しています。 外れ値検出で、「いつもと違う」動作をしている計器を特定します。 「機工報」はお客様のご要望に合わせた開発も可能です！ 試用版で可能性を感じていただけた場合は、お気軽にご相談ください。
既存のデータからさらに多くのことを得る！根本原因分析や予兆保全などもご紹介
当資料では、「AVEVA PI System」のデータからより多くの価値を 得るための4つの方法についてご紹介しております。 化学、石油・ガス、鉱業、電力業界の各企業が、データを使って、 どのような取り組みをしているかをご紹介。 また、化学業界事例では「Covestroでの根本原因分析」について、 石油・ガス業界事例では「PETRONASでの予兆保全」などを掲載しております。 ぜひ、ダウンロードしてご一読ください。 【掲載内容】 ■既存のデータからさらに多くのことを得る ■Covestroでの根本原因解析 ■PETRONASでの予兆保全 ■Rio Tintoでの自動遅延計算 ■Silicon Valley Clean Energyでのデータ共有 ※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。
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。
保全の指標「可動率」を見える化！設備内部に手を加えずに可動率把握！
『可動率表示ツール』は、設備の稼働情報を取得しチャート表示する 設備保全のためのツールです。 既存の積層表示灯にセンサーを張り付けるだけで点灯データを自動的に収集し、リアルタイムに可動率を表示できます。 また、受信機と送信機は無線で接続するので最小限の配線で設置できます。 【特長】 ■表示灯の状態をカラーチャートで表示 ■削減すべき阻害要因を一目で確認 ■明快なチャート表示で現場の意識向上 ■CSV出力で手入力不要 ■分析データを効率的に作成 ※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。
センサデータ活用強化でビール品質を向上！温度制御の改善による生産量を最大化
2015年、米国第7位のクラフトビール醸造所であるDeschutes Breweryでは、 醸造工程の冷却段階で使われる新型の発酵槽で、急激な温度上昇が起きて いました。 当初設備増強が検討されましたが、まずは『PI System』で集めたオペレーション データを使い、冷却段階の時間短縮とビールの品質維持を同時に実現できるかを 試みました。 また、これまで監視してこなかった発酵槽の円錐底に4つ目の温度センサーを 追加し、これを活用して円錐底の冷却制御を実施。 これにより新たな発見が生まれ、制御が改善されることで不要な温度上昇を 防ぐことができました。 さらに、保全に関しても状態基準保全（CBM）に移行することにより、800万ドル分の過剰な設備投資を回避することもできました。 【事例概要】 ■業界：食品・飲料 ■ビジネス価値 ・プロセス最適化、生産量向上、品質向上、データの民主化 予測分析、リアルタイムKPIダッシュボード ※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。
機器の信頼性およびパフォーマンスを向上させたPI Systemの活用事例をご紹介：予定外の操業停止による65万ドルの損失を回避
アメリカに本社を置くFlowserve社は、ポンプやメカニカルシール等を 展開する、流体制御機器のグローバル企業です。 今回は、OSIsoft のコネクテッドサービスでFlowserve のグローバル回転機器監視ソリューションを実現した事例をご紹介します。 現在、世界中のメーカーが、産業機器にデジタルインテリジェンスを 統合してアップタイムの改善、事故の防止、ボトムラインの改善を図る 戦略に乗り出しています。 予定外のダウンタイムと不十分な保全により、プロセス産業が失う金額は 世界中で200億ドルにのぼります。このうち損失の約80％は、もし早い 段階でアクセスできる情報があれば食い止めることができるのです。 【事例概要】 ■業界：製造 ■ビジネス価値 IoT、パフォーマンスの遠隔監視、共同データエコシステム 産業向けアフターマーケット（メンテナンス）サービスプロバイダー コネクテッドサービス、OEM ※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。
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。
