導入事例

排気ファン設備のアンバランス状態の検出による損失回避

振動周波数解析で排気ファン異常を早期発見。計画的なメンテナンス実施によって1000万円損失影響を事前回避し安定稼働を実現。

　保全管理　 　予防保全　 　IoT　

繊維プラントの排気ファン設備のデータを活用した保全事例。排気ファン設備に振動センサーを設置し、振動周波数解析を実施。この結果、付着物影響による回転機の異常回転を早期発見、メンテナンスにより突発的な故障を未然に防ぎ、故障による損失を回避することができました。

設備異常の早期発見・省力化に役立つIoT

製造業の設備保全において「設備異常の早期発見」は重要なテーマのひとつです。IoTは、この設備異常の早期発見を支援する技術として導入が進んでいます。

例えばIoTセンサーを活用すれは、人力では難しい設備の稼働データの収集や、人では気づきにくい設備異常の兆候を容易に可視化することができるようになります。

これにより、設備故障が発生する以前に異常を察知できるようになり、結果として、突発的な故障の回避や保全・点検作業の省力化を進めることが可能になります。

IoT/ITを活用した保全・点検作業の省力・効率化

化学業界などのプロセス産業では保全人材が不足することが予想されており、保全作業の省力化・効率化の取り組みが進んでいます。

プロセス産業を対象に実施した「保全・点検部門の人材不足に関する意識調査」によると、IoT/ITを活用した省力・効率化の取り組み状況について「取り組んでいる」との回答は全体の34.6%、「予定がある」は19.1%という結果になりました。

この結果から、保全分野のIoT化やデータを活用した設備保全が今後も広がっていくと考えられます。

データ活用による排気ファン設備の保全を効率化

設備保全では、異常兆候の早期発見が重要です。一般的な保全方法として、目視や異音のチェック、経験則に基づく点検が行われていますが、突発的な故障を完全に回避するのは難しいのが現状です。 例えば、排気ファン設備の場合、モーターやベアリングの状態が稼働に大きく影響します。これらの部品の異常や兆候は、目視や異音チェックで把握することは容易ではありません。

この課題に対し、振動センサーを設置した場合、設備の状態をリアルタイムで監視し、収集した振動データを活用することで、次のような解析が可能となります。

・振動周波数解析：振動データを周波数成分に分解し、異常原因の特定を支援します。たとえば、モーターのアンバランスや芯ずれが原因の異常は、振動パターンとして現れます。

・トレンド監視：時系列データを解析し、振動変化を追跡することで異常の兆候を捉え、故障が発生するタイミングを予測しやすくします。

これらのデータ解析に基づいた保全活動は、属人的な保全方法から標準化を可能にし、突発的な故障を未然に防ぎ、計画的・効率的なメンテナンスも可能にします。

導入事例：排気ファン設備のアンバランス状態の検出による損失回避

・業種：製造業（繊維プラント）
・導入製品：回転機故障予兆監視システムWiserot
・対象設備：排気ファン設備　　

【導入効果】
振動周波数解析を実施した結果、付着物影響による回転機の異常回転を早期発見することができた。メンテナンス実施で１千万円の損失影響を事前回避することができた。

関連製品：回転機故障予兆監視システムWiserot （ワイズロット）

回転機故障予兆監視システムWiserotは、回転機・モーター関連設備の予防保全を可能にするシステムです。生産ラインや重要機器として稼働している、回転機の振動を定期的に計測し、傾向監視により異常兆候を早期発見することで、適切な予防保全の立案、 生産ロスコスト低減に貢献します。

関連ページ：回転機故障予兆監視システム

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