鋳造工場ソリューション

生産設備のデータ解析/異常検知を支援 SignAiEdge

生産設備の稼働率改善やメンテナンス頻度を最適化。工場現場でバッチプロセスデータ解析を可能に。

鋳造工場で生産設備の稼働状況を見える化・稼働データを活用することは、生産性向上や品質管理改善、故障予知や保全コスト削減などのメリットがあります。

一方で、設備稼働状況データ活用がきていない場合は事後対応/事後保全が多くなったり、再発防止を検討するためのデータが不十分で原因を特定できないなどの問題が発生します。

これらの問題解決するために、既設PLCのロギングデータを活用する方法があります。PLCはさまざまな設備データを取得でき、このデータの見える化することで、生産設備の稼働状況の把握や、生産プロセスの改善や効率化を検討することが可能になります。

現場型診断型装置 SignAiEdgeはPLCのロギングデータや振動データを活用しバッチプロセス装置のデータ解析を可能にします。 既存PLCに接続するだけで導入することができ、高度な専門知識を必要としません。これにより鋳造工場現場の生産設備の稼働率改善やメンテナンスの効率化を可能にします。

生産設備や保全・メンテナンス作業に課題はありませんか？

現場型の生産設備のデータ解析装置を導入する3つのメリット

データ解析の標準化、工場現場で故障予知・異常検知を可能に。

統計解析などの専門的な知識がなくとも、データ分析・解析ができる機能が利用できます。

熟練技術を持っていなくとも、設備の状態を把握でき、保全・分析業務の標準化を可能にします。

既存PLCに簡単に設置。故障予知モデルを自動生成。

インフラ構築が不要なため低コストで導入でき、製造現場ですぐに導入することが可能です。

統計解析モデルを自動生成が可能なため、個別アプリケーションやソフトウェアの開発も不要です。

予防保全から予知保全へ。メンテナンスコストを削減。

生産設備データの解析により予知保全が可能に。設備の状態に応じた保全活動ができます。

製造現場での不良原因解析・故障解析や品質向上にむけた取り組みを支援します。

バッチプロセスデータ解析を支援する現場型診断装置 SignAiEdge

　鋳造工場に限らず、あらゆる産業ではIoTやAI技術の普及が加速しており、データ分析・解析による生産・保全活動の実装が進んでいます。

　この現場診断装置SignAIEdgeは統計解析技術を簡単に活用できるようにするための装置です。工場現場の生産設備のバッチプロセスデータや振動データなどをデータ解析/異常検知を可能にします。

熟練作業者の経験・勘のように「いつもと違う」に気づくことが可能になり（異常検知）、アナリティクス・AI(統計解析)で「ここがちがう」を改善（原因分析）を可能にします。

これにより、故障予知・異常検知を実現、鋳造工場現場のさまざまな課題を解決します。

適応事例

多品種切替え生産において、熟練作業者による改善活動・メンテナンスには限界があります。

IoTやアナリティクスAIを活用することで、生産設備の稼働状況の見える化、ヒューマンエラーの防止、熟練作業のノウハウのデジタル化による技術伝承が可能になります。

これにより品質改善、品質不良の削減、チョコ停・点検作業工数の削減などの効果が期待できます。

設備別データ解析の適応

現場のノウハウからデータ解析に必要なパラメータを収集、診断モデルを作成

既存設備・PLCに簡単接続、温度・圧力など現場の知見から収集データを設定し、正常データを収集するだけで診断モデルを作成できます。自動で診断表示し原因がわかるため短期間でのデータ解析・改善活動が可能です。

診断モデルは統計解析やプログラミング知識がなくても自動生成が可能です。条件が変われば、モデルを作り直すことも容易です。過去のモデルを保存しておくことも可能です。

以下の動画では、現場型診断装置の取り付け、データ収集・診断モデルの構築までの一連の作業イメージをご確認いただけます。

現場型診断装置SignAiEdgeのご紹介・設置イメージ　動画

( 4分41秒 )

通常モードと振動診断モードによるバッチプロセスデータ診断

通常モード（多変量統計的プロセス管理モード）

当社導入実績・課題解決の蓄積により、磨き上げられたデータ解析アルゴリズムモードです。

製造実績データ、設備稼働実績データ、検査結果データなどの因子数の制約なしに、因子間の特長抽出が可能で、未知の異常でも検知できます。

連続系プロセスに加え、バッチ系プロセスデータの解析にも対応する分析方法です。

振動モード（高速フーリエ変換処理モード）

FFT(Fast Fourier Transform:高速フーリエ変換) 処理を実施する分析モードです。

3軸加速度センサで計測した振動波形を、周波数成分ごとの振動値に変換処理することにより診断し、一見同じに見える振動波形を周波数成分ごとに分解し、振動の違いを見つけます。

通常モード同様、バッチ系プロセスデータでの解析に対応。振動の周波数成分を見える化します。機械的な異常を検知可能でX、Y、Z軸の振動間での特長を抽出できます。

振動センサーを活用した振動解析による故障予知・予知保全

設備状態の数値化による突発的な故障を回避・予測

設備状態の傾向を数値化することで、稼働率の違いや使用方法の違いによる故障を防ぎます。定期メンテナンスを実施しているのに、メンテナンス前に設備故障が起きてしまうことを回避します。

予防保全から予知保全への切り替えでメンテナンスコストを削減

従来のメンテナンス時期ではなく、劣化傾向を活用し交換時期を定めることで、部品寿命を最適化しコスト削減に貢献できます。メンテナンスコストを抑えるために、高額な保守部品や工数がかかる保守作業を最適化したい場合に有効です。

機械設備の劣化パターンを把握し最適な故障予知・異常検知を実現

機械設備の劣化パターンを把握することで、最適な故障予知・異常検知を可能にします。 劣化パターンには①劣化が始まると劣化は加速、使用限界に近づく(電動機、配管)、②稼働時間や動作回数に比例して劣化し、 使用限界に近づく(チェーン、ベアリング)③予兆がほとんどなく使用限界となる (ICチップ、電解コンデンサ)、③ほとんど劣化しない部品(セラミックス、静止構造物)などがあります。

システム構成・設置イメージ

PLCデータを活用する場合の通常モードの設置イメージ

既存の設備に簡単導入、インフラ工事が不要で現場ですぐに分析・改善が可能です。PCなど上位機器へのデータ連携にも拡張可能です。

振動センサーを活用した振動診断モードの設置イメージ

PLCに接続することなく、簡単に振動データの収集~診断が可能です（振動診断にはオプションの振動センサーが必要です）。

接続・データ収集可能なPLCメーカの一覧

業界トップクラスのPLC接続数・接続性能を強みに、鋳造工場の機械・設備のデータ活用を可能にします。

ご検討が進みましたら実機によるデモンストレーションをご検討ください

現場型診断装置を実機でご覧いただけます。機械の動きの違いがどのように見えるのか、異常検知・故障検知のイメージをご確認いただけます。

デモ機は現場型診断装置とPLC・ヒータ・PUM・IAIロボコントローラ・IAIロボシリンダ・スイッチングハブ・圧力センサなどで構成されています。

台数に限りがあり、出張制限・デモ機の稼働状況によりご紹介できない場合があります。予めご了承ください。

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