富士電機株式会社

食品工場ソリューション

現場型診断装置 (PLC・振動センサ対応)

食品製造現場のデータを統計解析。故障予知・予知保全を実現し、簡単に導入できる現場型診断装置。

故障予知を実現する現場型診断装置

食品工場に限らずIoT・AI、製造現場のデータを活用した生産性の向上への取組みが活発です。

一方で、IoTやデータ分析・解析人材は不足していると言われており、人材育成も簡単ではありません。AI・機械学習を利用するためのインフラ構築にも費用・時間が必要です。

現場型診断型装置 SignAiEdgeは異常検知・不良原因解析・故障解析を可能にします。AI・機械学習の利用のためのインフラ構築する必要がなく低コストで導入できるのが特徴です。

既存設備に設置・PLCに接続するだけで簡単に導入することが可能で、診断モデル構築に高度な専門知識を必要としません。これによりデータ分析人材不足解消を支援し、予知保全を可能に。食品製造現場の異常検知による生産性向上を可能にします。

食品工場の故障予知・設備保全にこんな課題はありませんか?

食品工場の製造ライン・機械設備の課題
  • 設備のメンテナンスコストを削減したい
  • IoTを活用したいが導入効果に不安がある
  • 機械故障によるロスコストを減らしたい
  • データ収集するインフラが整備されてない
  • 不良・故障の原因が特定できないでいる
  • 機械学習での故障予知・異常検知に失敗した
  • AIや機械学習を扱えるIT人材がいない
  • ロット単位で異常検知を行いたい
  • 熟練作業者に依存した作業を減らしたい
  • ライフサイクルコストを抑えたい

現場型診断装置を導入する3つのメリット

製造現場で不良原因・故障解析を可能に

既存設備に簡単に設置、製造現場で故障予知・異常検知を可能に

IoT・機械学習などを製造現場で活用するためには、データ収集・分析のためのインフラ環境整備をどうするかが課題になります。

現場型診断装置は、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。

機械設備データを容易に収集でき、製造現場での不良原因解析・故障解析を可能にします。

データ分析人材不足解消を支援

故障予知モデルを自動生成。データ分析人材不足解消を支援

食品製造業に限らず、データの分析・解析ができる人材の不足は企業の課題になっています。人材教育も容易でありません。

現場型診断装置は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。

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。

 異常検知・故障予兆検知を実現

異常検知・故障予兆検知を実現し、メンテナンスコストを削減

予防保全の場合、過剰な保全作業の実施などにより、生産性の低下やメンテナンスコストが増加してしまうという課題があります。

現場型診断装置では、機械設備の予兆監視・予知保全を可能にし、状況に応じたメンテナンスを可能にします。

PLCのデータや振動センサなどのデータを活用し、予防保全・故障検知を実現します。

簡単に導入できるアナリティクス・AIで食品製造データを有効活用

エッジコンピュータ型現場型診断装置イメージ
エッジコンピュータ型現場型診断装置本体イメージ

 食品製造現場で生産機械や包装機械などの設備の生産性・メンテナンスや製造データの活用方法に課題はありませんか。現場診断装置SignAIEdgeは統計解析技術を活用し、これら課題を解決します。

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、食品製造現場のさまざまな課題を解決します。

導入効果・適応事例

生産設備・包装機械の生産性向上

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。

適応事例

データ分析・解析の適応事例
適用事例:冷蔵ショーケースシステム

冷蔵ショーケースは、コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどで生鮮食料品の販売に用いられます。システムが故障すると店舗にとっても消費者にとっても大きな損失となるため、故障を事前に検知して対処することが大きな課題になります。

ショーケースは一定時間ごとに除霜処理が行われ、温度などのデータが周期的に変化するため、冷蔵ショーケースシステムのデータに対し、異常診断を適用しました。

具体的には着霜による高温警報発生に対して診断を行い、従来は警報直前にならないと発見できなかったことが、異常発生の約3週間前に異常兆候検知が分かるようになりました。

既存設備・PLCに簡単設置、短期間で異常検知・故障予知を実現

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。

収集データの設定・診断モデル・自動診断解析イメージ

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。

未知の故障・異常検知に対応した通常モードと振動センサによる振動モード

知の異常検知にも対応できる通常モードと振動の違いを見つける振動モード

PLCデータを活用できる通常モード(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も対応する分析方法です。

振動センサを活用した振動モード(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。

振動解析による故障予知・予知保全の実現

設備状態の数値化による突発的な故障を回避・予測

設備状態の数値化による突発的な故障の回避

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

予防保全から予知保全への切り替えイメージ

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

生産設備・包装機械の生産性向上に寄与

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、食品工場機械・設備のデータ活用を可能にします。

  • 富士電機
  • 三菱電機
  • オムロン
  • シャープ
  • 日立産機システム
  • 日立製作所
  • Panasonic
  • 横河電機
  • 安川電機
  • ジェイテクト
  • 光洋電子
  • Allen-Bradley
  • GE Fanuc
  • 東芝
  • 東芝機械
  • Siemens
  • シンフォニアテクノロジー
  • SAMSUNG
  • キーエンス
  • LS
  • FANUC
  • FATEK AUTOMATION
  • IDEC
  • MODICON
  • アズビル
  • SAIA
  • MOELLER
  • Automationdirect
  • VIGOR
  • DELTA
  • 東洋電機製造
  • FESTO
  • EATON
  • Cutler-Hammer
  • UNITRONICS
  • Baumuller
  • RS Automation
  • TECO
  • BECKHOFF
  • EMERSON
  • WAGO
  • CIMON
  • TURCK
  • HYUNDAI
  • FUFENG
  • XINJE
  • Ultra Instruments
  • 3S-Smart
  • Software Solutions 他

※本文中に記載されている会社名、製品名等は、各社の登録商標または商標です。

※対応可能機種については別途お問い合わせください。

価格・導入費用

価格・導入費用については別途お問い合わせください。

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

場型診断装置のデモ機イメージ

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。

食品工場の生産性向上させる故障予知・予知保全のご提案

食品工場の製造ライン・機械設備へのIoT・AI・機械学習への適応でお悩みはありませんか。

製造業向けに製造活動を支える設備機器、IoTシステムや制御システムを数多く提供、その実績をベースとし食品製造業にIoT活用・ 生産性向上・スマート工場化を支援するためのシステム&リューションを提供しています。

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