設備情報や故障履歴、報告書等の情報をデータ化し機器カルテを作成。LCCや稼働率の算出、保全方式の再検討、システム要件の基礎を作成
大規模データやAI(人工知能／機械学習)を活用したメンテナンス手法が多くの企業から提案されており、効果についても多くの報告がありますが、一部の企業を除き、保全の現場では紙やExcel、Access、PDF等様々な形式での管理が主流であり、部署毎に管理されている情報も異なっています。 弊社では機器カルテの構築を通して以下のような目的に対応するためのサービスを提供しております。 1.保全システム導入の基礎要件となるデータの台帳の整備を行いたい 2.現場で蓄積されている故障情報を活用し、コストミニマムとなるような点検の周期を策定したい 3.同じ設備であっても使用状況や環境が違うため、状況に応じた保全方式を検討したい 4.事故、故障情報からリスクマトリクスを作成したい 5.保全項目と信頼性、コストの関係をグラフ化し、計画策定の指針としたい 機器カルテの構築ステップは以下の通りです。 1.各種情報のデータ化 2.データ化された情報の整理分類 3.目的に応じた各種解析の実施 4.解析結果を元にした管理項目の追加
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基本情報
1)各種情報のデータ化 設備情報や故障履歴、報告書をはじめとしたお持ちのデータ(紙やExcel、PDF、Access等、種々の形式)を電子データへ変換した上で一元管理します。 この場合、最初はその後の取り扱いが容易なExcelもしくはAccess形式で管理を行います。 2)整理・分類 複数の情報を電子データへ変換すると管理項目の重複や同じ意味を示すが文言が異なるといったデータの不整合が出てきます。 データの不整合の中で特に重要となるのが以下のような項目です。 ・不具合/事故情報 ・応急処置 ・恒久対策 ・不具合/事故が起こった際の影響 ここでは重複情報を無くすと共に上記項目の分類・コード化を行い解析実施に必要なデータの整理を行います。 3)解析 目的に応じた手法を選択し、分析を行います。 代表的な手法は以下の通りです。 ・ワイブル分析 ・ベイズ統計 ・MCMC法 ・テキストマイニング ・機械学習 ・信頼性評価 4)管理項目の追加 分析実施の結果及び目的に応じて必要もしくは不足している項目を追加します。
価格帯
100万円 ~ 500万円
納期
※3ヶ月～
用途／実績例
以下のような業界で実績がございます。 ・石油化学プラント ・原子力発電 ・電線 ・航空宇宙 ・鉄道 ・組立製造業
カタログ（4）
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この製品に関するニュース（2）
企業情報
当社は、各種プラント、工場等の設備・資産を管理・運営するための「設備保全 管理システム」を開発・販売しています。 現在、このシステムは、センサー情報やタブレット端末からの入力情報等のIoT 技術および機械学習等のAI技術を利用した故障予知機能や自動スケジューリング機能を有するシステムへと大きく進化する 過程にあります。 また、最近のDXの流れの一環で、工場の製造プロセスおよび研究開発の現場での デジタル化・自動化を行い現場の作業を効率化しようという流れが強まっています。 当社もこの流れの中で、研究開発の現場の効率化を目指すソルーションであるラ ボ管理システムLIMS（Laboratory Information Management System、ワークフローとデータ追跡・データ管理・データ分析・および電子実験ノート統合などの機能を備えた、ソフ トウェア）の提供をしています。