メンテナンス4.0への移行とダウンタイムの低減

産業界のメンテナンス4.0は、未来の工場だけに留まるものではありません。デジタル化の成熟度や予防、予測、事後といった保守形態にかかわらず、お客様の状況に合わせてご導入いただけます。

InUseプラットフォームに統合されたIoTとAI(人工知能)がもたらす新たな可能性により、産業機器の稼働率を大幅に向上させ、計画外停止の回数を減らすことができます。

予測保全で機器の故障を予測

マシンや監視システムは、重大なエラーや故障を検出することができますが、その予測能力はいまだ限定的です。InUseプラットフォームは、故障の前に発せられる微弱な信号を特定し、いつそれが発生するのか、重要なケースから予測します。

機器動作の異常を特定

 

  • 複数のデータソースに基づく予測:PLCデータ、必要に応じたエッジセンサーの追加(例:振動解析)
  • 長期的な機器の動作異常を検知
    従来の監視システムとは異なり、当社のプラットフォームでは継続的にデータを収集
  • Studio内で故障前の動作異常をモデリング:閾値の超過などの単純なケースから、高度な機械学習アルゴリズムで処理された最も複雑なケースまで幅広く対応

重大な生産停止を回避

 

  • 故障の前に、マシンに関連する診断とアプリケーションからの提案推奨事項が自動でポストされ、チームに警告が発信されます。この警告は、早い段階で発信されるため、関連する保守作業を稼働時間外で計画できます。
  • 計画外生産停止の減少、最適化された保全計画の実施により、機器の稼働率、OEEが向上します。

日常の予防保全業務の最適化

定期的に推奨事項を実施するという、予防保守の運用では、運用状態の応じた最適な保守は実現しません。当社のIIoTプラットフォームは、これをさらに一歩進め、機器の実際の摩耗を考慮しながら、プロセス全体をデジタル化するものです。

機器のニーズに合わせた対応

 

  • 定期的な計画保守から実際の摩耗サイクルに基づく保守に切り替えることで、予防保守の実施頻度を最適化(アワーカウンター、加工回数など)します。
  • 技術者のコメントや注記をいれた報告書、顧客の電子承認まで含めた保全報告でプロセスを完全にデジタル化します。これによりチームのノウハウが守られ、さらに中身を充実できます。

オペレーターと技術者向けシンプルな手順書

 

  • スケジュール伝達を目的とした専用ポスト情報により、機器から予測される保守作業が事前に保守担当チームに伝えられます。
  • 保守担当チームは、デジタル化された保守ファイルで手順(作業、指示など)を確認しながら保守を実施できます。必要に応じてこうしたドキュメントはアプリケーションから直接アクセス可能です。

事後保全による機械のダウンタイム削減

迅速な操業が求められる産業では、ダウンタイムがもたらすコストは甚大です。そのため、機器の故障時の復旧時間を最小限に抑える対応力が重要となります。InUseプラットフォームは、オペレーターや保全担当者が、より自律的に、より迅速にこれらの事故を解決するための具体的なソリューションを提供します。

真因分析のデジタル化

 

  • 最も重大な故障を特定することで、最も重要性の高い課題に集中できます。頻度、停止時間、解決の難易度を特定します。
  • 経験豊富な技術者の知見に基づく、デジタル化された真因分析。故障ごとに専用モデルを作成、様々な真因、関連する解決方法をモデル内に含めます。
  • 集合知のデジタル化により実現した、故障に関するあらゆるデータを集約したデジタルリポジトリ。人とマシンの連携は、インテリジェントで完全なアプリケーションを実現する上で鍵となります。

迅速かつ精度の高い診断と解決手順の提供

 

  • 故障を即座に診断、故障内容とその原因の可能性を関係者に送信
  • 故障診断と解決方法を現場で確認、オペレーターや技術者による自律的な措置の実行、素早い復旧
  • アプリケーションで利用可能な追加の外部支援(エキスパートによるインタラクティブな指示の送信、ビデオ支援)