製造装置の予知保全

製造業において従来の設備保全は、主に「トラブルが発生してから対処する事後保全」と「計画的に設備や機械の点検修理や部品交換などを定期的に行う予防保全」の2形態があります。前者は設備が稼働しないダウンタイムが発生し、大きな損失が発生する可能性があります。それに対し後者は故障を防ぐことができますが、定期的な点検作業が必要となり、無駄な交換が多くなる問題があります。

そこでAIとIoTの技術を活用し、設備状態をリアルタイム監視と故障の予兆を早期に検知することでトラブルを未然に防ぐ「予知保全」システムを開発しました。具体的には、下図のように機器から収集される大量のデータを基に、AIがパターンを学習し、異常の兆候を識別します。

例えば、振動や温度などの時系列データを分析することで、機械の故障時刻を事前に予測します。

「予知保全」システムの最大の利点は、故障やトラブルを事前に検知し、メンテナンスを行うことが可能になります。更に、突発的な故障による生産停止のリスクや定期的なメンテナンス作業を減らすことができ、長期の運用コストの削減にもつながります。

以前開示した事例（AI応用に適したDevOps環境 – ハイシンク創研）と合わせて、環境構築から実装運用までのソリューションを提案することができます。一緒にモダンな技術を利用して設備のダウンタイム“０”へ挑戦しましょう。

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