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当社では、開発中の『振動検知センサシステム』製品化に向けてモニターをお願い出来る企業様を募集しております！
現在開発中の「振動検知センサ」では、内蔵しているセンサにより振動を検知し機器状態の変化を示すデータを無線で上位に送信し取得します。 エル・エス・アイ ジャパン(株)では、振動の変化を可視化することで機器の適切なメンテナンス時期の把握を簡易な仕組みで実現することを目指しており、センサシステムの製品化に向けたモニターをお願い出来る企業様を募集しています。 機器の状態をセンサなどを用いて把握する仕組み・予知保全にご興味がございましたら、私共にお声がけください。 モニターいただきましたお客様には、取得した詰まり傾向のデータをグラフ化しご提供させて頂きます。 【特許】 流用と比例関係にある振動の大きさから詰まりを検知する方式を特許として取得しています。 特許第5821067 「目詰まり推測方法、フィルタ監視システム及び振動情報送信」 ※詳しくはお問合せください。
予防方法との違いやAIやIoTを活用した導入ステップを紹介！
突然の設備故障による生産ラインの停止により予定外のダウンタイムが もたらす損失は、製造業にとって大きな課題です。 ベテラン保全担当者の方なら、設備の微妙な音の変化や振動のパターン から、何かおかしいと直感的に感じ取ることができるかもしれません。 しかし、その貴重なノウハウは定年退職とともに失われつつあります。 また従来の壊れたら直す事後保全や定期的に部品交換する予防保全だけでは、 複雑化する製造設備の状態を完全に把握することは難しくなっています。 本記事では、予知保全の基本からメリット、導入方法まで、製造現場の 生産性向上を目指す方々に向けて実践的な情報をまとめました。 ※記事の詳細内容は、以下のリンクより閲覧いただけます。
設備保全・予知保全、今ある資産でどう戦うか？社内承認を得るための第一歩をお手伝いします。
設備保全・予知保全への第一歩を踏み出すための、現状分析と現実的なロードマップを提示します。 我々は30分の無料アセスメントを通じ、現状のデータ・インフラ診断から「突発停止をいくら削減できるか」といった具体的な効果を試算します。 既存の資産を活かしつつ、ベテランの知見をどう資産化するかという現実的なステップを明文化します。 これは、経営層からプロジェクトの承認を得るための強力な武器となります。
膨大なIoTデータを設備保全・予知保全のAI学習に直結させるために必要なこととは？
IoTデバイスから得られる膨大かつ多様な生データを、いかに効率よく価値に変えるかが勝負の分かれ目です。 Databricksのデータレイクハウスは、安価な蓄積(レイク)と、AI学習に耐えうる高品質な一元管理(ウェアハウス)を統合的に実現します。 インフラ構築の複雑性を排除することで、企業は本来の目的である「設備保全・予知保全」にリソースを集中させることが可能です。 本資料では、最短ルートでのAI実装を実現する基盤の重要性を解説します。 データ基盤の理想的な構成図については、ダウンロード資料にて掲載しております。
