工場設備データをリアルタイム分析！予知保全ソリューション

基本情報

・現実では計測できないデータも捉える ― CAEを使った仮想センシング ・データサイエンティスト不要、現場主体で分析可能な分析ツール ・ダッシュボードで、各拠点の稼働率・生産状況などをリアルタイムに可視化

用途／実績例

１）大規模プラントのベルトコンベアの異常予兆検知：センサデータ収集による常時監視を実現 ２）発電プラントのボイラ内部の部品疲労度の可視化：応力シミュレーションによる寿命予測

詳細情報

• 

  １）大規模プラントのベルトコンベアの異常予兆検知：センサデータ収集による常時監視を実現 課題：数十kmに及ぶ大規模プラントのベルトコンベアは、点検すべき部品が広範囲に存在し、点検作業には危険を伴う箇所も多くありました。 さらに、当該設備は原材料の搬送を担っているため、万が一異常停止が発生すれば、操業全体が止まるリスクを抱えていました。 ソリューション：振動センサとIoTプラットフォーム「ThingWorx」を活用し、広範囲にわたるベルトコンベアの状態を常時監視。 収集データをサイバネットの分析モデルで評価し、異常兆候を早期に検知できる仕組みを構築しました。 効果：危険箇所への立ち入りを削減し、点検作業の安全性を大幅に向上。突発停止リスクを低減し、安定稼働と効率的な保全計画の両立を実現しました。

• 

  ２）発電プラントのボイラ内部の部品疲労度の可視化：応力シミュレーションによる寿命予測 課題：発電プラントの熱配管などは非線形材で構成されており、実センサでは応力や疲労状態を直接測定することが困難です。 また、ヒートサイクル試験の増し打ちも現実的ではなく、部品信頼性を定量的に把握する手段が不足していました。 ソリューション：3D-FEMモデルをROM化（Reduced Order Model） し、リアルタイムCAEにより任意部位の応力やクリープ歪量を仮想センサとして出力。 これを1D-CAEシミュレーションと組み合わせ、応力履歴データから蓄積疲労度と残存寿命を数値ベースで予測できる仕組みを構築しました。 効果：実機センサで取得困難だった応力状態や寿命予測を、仮想センサ出力としてリアルタイムに可視化。 部品信頼性を物理現象に基づいて定量化でき、安全率の適正化と保守計画の効率化を実現しました。