IoT、予兆保全検討中のお客様向け提案資料

予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。

また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。

IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。

本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。 （詳細を見る）

科学技術・エンジニアリングシミュレーションの
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予知保全を行う際に何からはじめれば良いのか、他ではなかなか掲載されない現場に沿った形での進め方を紹介しております。

読んで頂く事でシステム構築に際して何から進めて行けば良いのか“具体的な手順”が分かります。

【掲載内容一覧（一部）】
■予知保全を行うには何から手をつければ良いか
■情報の整理と電子化
■故障情報の分析
■センサーによる取得情報の検討

※「PDFダウンロード」からすぐにご覧いただけます （詳細を見る）

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 （詳細を見る）

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。

弊社では設備台帳の整備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

設備台帳整備の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 （詳細を見る）

予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。

また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。

IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。

本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。 （詳細を見る）

予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。

また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。

IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。

本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。 （詳細を見る）

予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。

また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。

IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。

本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。 （詳細を見る）

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『データマイニング・IoT技術利用の設備保全&製造品質管理システム』は
電子計算機用ソフトウェアの開発販売、ソフトウェアを使用した解析、設計
及びコンサルテーション等を行っている株式会社ウェーブフロントの
設備保全・製造品質管理システムを紹介した資料です。

カレンダー型設備保全&製造品質管理システム「FLiPS」や
信頼性解析・適正化システム「AWB/RWB」等の各製品の位置づけを
わかりやすく紹介しています。

【掲載内容】
■ソリューションにおける各製品の位置づけ・各製品のイメージ
■ソリューションにおける各製品の位置づけ
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