現在位置:Home > 商品・サービス > 製造業向けERP・生産管理システム > OKIの生産設備連携IoTソリューション > OKI分析基盤を活用した異常予兆検知


製造業向け
ERP・生産管理
システム

OKIの生産設備連携IoTソリューション OKI分析基盤を活用した異常予兆検知

特徴

近年デジタルトランスフォーメンションという言葉が浸透し始め、データに基づいた予測が、熟練工の経験や勘による保全にとって代わる存在として期待されています。

OKIは、これまで多様な機器について、異常・予兆の検知に取り組んでまいりました。これらのノウハウを基にした異常・予兆検知では、生産設備のログ、センサーなどの様々な情報を分析することで、設備の劣化傾向を正しく把握し、予期せぬ生産ラインの停止や不良品ロスを削減します。
また、これらの効果はIoTにより新しいビジネスの創出を目指す生産設備メーカー様において、顧客向けの高付加価値サービスとして提供することができます。

来るべきこれからの保全の姿へ

導入方法
  1. PoC(Proof of Concept:実証実験)を通じて正常・異常の設備状態をモデル化
  2. PoCで異常・予兆の検知モデル開発し、お客様状況に応じてシステムインテグレーション

導入効果

OKIのPoC 5つのステップ

  • 設備の停止を減らして、稼働率を向上します。
  • 材料や部材の摩耗、環境の変化による品質のばらつきを抑えて、不良ロスを削減します。
  • 適正な保全タイミングを提示することで、保全に掛かる部材と工数を削減します。
  • 熟練工の経験や勘に頼らず、データに基づいて異常・予兆検知を行えます。
  • 生産設備メーカー様においては、出荷後の製品に組み込むことで顧客へのサービスとして提供できます。

分析結果のイメージ

コア技術:OKIの振動解析技術

特許出願済みのOKIの振動解析技術(※)を利用し、振動による異常検知を実現します。

《特徴1》周波数帯を特定しなくて良い
従来手法では周波数を特定しないままでは精度が出ませんでした。

《特徴2》機械学習のリアルタイム性が高い
正常/異常の評価時間が早く、運用に向けて不可欠なリアルタイム性を実現します。

  • 非負値行列因子分解(NMF)+機械学習

早速、効果検証しませんか?~評価キット+評価キット支援サービスのご案内~

OKI振動解析技術を利用し、お客様設備の異常を検知できるか検証する評価キット、および支援サービスをご用意しています。

※本キットで判別不可の場合、別途、解析アルゴリズムの開発が必要となります。
※振動センサーの取付部位は、原因箇所周辺を想定しています。

  • 評価キットの構成
  • 評価キットによる機械学習

ページの先頭へ