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工場の省エネ対策として、未利用の熱エネルギーの利用や熱利用の最適化がさらなる省エネ対策として注目されています。 工場では蒸気を利用する設備が多数あり、熱効率を改善したり、省エネルギー化を進めることは、食品工場のエネルギーコストの削減やCO2排出量の削減を可能にします。 このためには蒸気使用量や排熱量などの熱収支を定量的に把握する必要があります。しかし、計測・計算は簡単ではなく、また熱効率など熱エネルギーを分析できる人材がいないなどの課題があります。 熱収支分析システムはこれら課題を解決します。飽和水蒸気利用設備の熱収支を自動で見える化、異常データの判定や、熱効率を改善するための要因分析などを可能にし、工場の省エネ対策の推進、CO2排出量の削減などを可能にします
工場で排出される排温水(60~80℃)などから熱を回収し、飽和蒸気(100~120℃)を供給します。遠隔監視・操作に対応。エネルギーマネージメントシステムを組み合わせることで工場全体の省エネ、エネルギー利用の最適化を可能にします。 [主な特徴] ・工場で排出される排温水(60~80℃)などから熱を回収し、飽和蒸気(100~120℃)を供給します。 ・排熱を再利用することで、ボイラーでの高温再加熱の負荷を軽減することができます。 ・蒸気の使用量に応じ、複数台での接続運転(最大10台まで)が可能です。 ・高圧ガス保安法の対象外、特殊な工事がなく、設置・導入が容易です。 [エネルギーコスト削減・CO2排出量削減効果] ・排熱の再利用をすることで、ボイラーでの高温再加熱の負荷を軽減することができます。 ・都市ガスを燃料とする蒸気ボイラーと蒸気発生ヒートポンプで同じ量の蒸気を発生させる場合、蒸気発生ヒートポンプは、蒸気ボイラーの約50%の消費エネルギーで蒸気を発生させることができます。 ・これによりボイラーの燃料費を削減が可能になり、工場の省エネやCO2排出量削減を可能にします。
食品工場では蒸気エネルギーが大量に利用されています。電力は省エネ対策やエネルギーの見える化などの取り組みが進んでいる一方で、蒸気や熱を活用した省エネルギー対策はこれほど進んでいません。 省エネ対策が進まない理由の一つに電力と比較して蒸気は計測が難しく、省エネ効果が把握しにくいことがあげられます。 工場で使用される蒸気は、ボイラで製造された後、配管からの放熱ロスや蒸気漏れ等により損失が生じています。 蒸気用超音波流量計は工事不要で簡単に取付けできるため、流量計増設工事時等の設備停止がなく、今まで導入が難しかった工場や設備における蒸気流量の「見える化」を可能にします。 さらに、エネルギーマネージメントシステムを構築することで食品工場全体の省エネ、エネルギー利用の最適化を実現します
化学プラント・工場では、すでに電気エネルギーについては省エネへの取り組みや見える化が進んでおり、これ以上の削減効果が望みにくいのが現状です。 一方で、蒸気エネルギーについては電気と比較して見える化・測定が難しく、省エネへの取り組みが遅れています。 蒸気の熱エネルギーは工場の様々な場面で利用されており、エネルギーロスの削減や、さらなる省エネ対策を実施するためには、熱エネルギーの活用・最適化が重要になります。 クランプオン式蒸気用超音波流量計を導入することで、蒸気の熱エネルギーの測定が簡単になり、見える化、エネルギーマネジメントによる省エネ対策を可能にします。 さらに、エネルギーマネージメントシステムを構築することで化学プラント・工場全体のエネルギー利用の最適化ができるようになり、さらなる省エネ対策やカーボンニュートラルへの取り組みを可能にします。
工場・プラントなどの産業インフラではプラント設備の老朽化、保安人材の高齢化と人材不足、技能・技術伝承などの課題があります。 これらの課題を解決する手段として、プラントの安全・安定稼働や保安業務にIoTやAI技術が注目されています。 経済産業省では新技術の実証や、新技術の活用を促す規制改革を進めており、産業保安力・生産性向上を目指しています。 富士電機ではIoT・AI技術を活用し、保全計画の立案から設備の監視、保全管理策の提案まで、設備保全の最適化を支援するのが「まるごとスマート保安サービス」です。 工場・プラント設備の遠隔監視、保全管理支援、異常兆候の早期検知、保全作業の効率化やデータ分析による管理方案見直し等により,化学プラント設備の安定稼働と保全費低減を可能にします。
多変量解析ツール(品質シミュレーション)はお客様の現場における、製造品質改善や設備の異常検知などの実績が豊富なアナリティクス・AI(解析・最適化技術)です。 製造プロセスにおける複数要因からなる異常を検出したり、製品品質と要因の関係式を求め、品質シミュレーションを可能にすることで製品品質改善・歩留まり向上実現します。 この解析ツールの特徴の一つは導入効果を早期に検証できることです。 既存データがある場合は、オフライン解析により最短1日で簡易診断が可能です。 既存データがない場合も、エッジコントローラを既設システムに後付けすることにより、容易にデータ収集し、診断モデルを作成できます。 導入効果の有無をお客様と共に確認しながら、解析内容の深堀り、オンライン解析システム構築からシステム運用、維持・拡張までご提案いたします。
食品製造現場で生産機械や包装機械などの設備の生産性・メンテナンスや製造データの活用方法に課題はありませんか。現場診断装置SignAIEdgeは統計解析技術を活用し、これら課題を解決します。 熟練作業者の経験・勘のように「いつもと違う」に気づくことが可能になり(異常検知)、アナリティクス・AI(統計解析)で「ここがちがう」を改善(原因分析)を可能にします。 これにより、故障予知・異常検知を実現、食品製造現場のさまざまな課題を解決します。
回転機故障予兆監視システムは、生産ラインや重要機器として稼働している、回転機の振動を定期的に計測できます。 例えば回転機、ファン、ポンプ、発電設備、プレスなどの機械設備の「低周波の機械振動」「高周波のベアリング振動」及び「温度」を自動的に記録し、傾向を管理します。 これにより異常予兆を早期発見することが可能になり、適切な予防保全の立案、生産ロスコスト低減に貢献します。
遠隔作業支援システムである FWOSP-Glassは遠隔地の現場状況をリアルタイムで把握し、作業の指示や支援を行うことができるスマートグラスを活用したソリューション。
【イプロス初主催】AIを活用したリアル展示会!出展社募集中
大型金属造形や低コストな複合加工に。ロボットシステムの資料進呈