富士電機株式会社

食品工場ソリューションご紹介動画

設備保全のIoT化で予知保全を実現する

IoT・振動センサーを活用した設備保全を実現。製造現場で品質改善活動・予知保全が可能に。

この動画では設備保全を実現する現場型診断装置SignAiEdgeの概要についてご説明いたします。

設備保全のデータ活用・IoT化に課題はありませんか?

食品製造業の生産性向上のためには、品質不良・機械故障を減らす必要があります。

この課題を解決するには専門知識・現場のノウハウが欠かせませんが、多くの製造現場では人材不足や熟練者不足といった問題を抱えています。

近年では設備保全にIoTを活用することで、予防保全から予知保全へと検討を進める企業が多くありますが、こちらも同様、データ活用やIoT人材が 不足しているというのが実際です。

実績あるアナリティクス・AIと、簡単に始められるIoTで設備保全を効率化

そのような現場の課題をアナリティクス・AIで解決、製造現場の生産性向上を可能にするのが現場型診断装置SignAiEdgeです。

SignAiEdgeを導入することで、これまで熟練者の「経験」や「ノウハウ」に頼るしかなかった、機械設備の異常兆候発見や 不良原因の推定が、簡単・スピーディにできるようになります。

アナリティクスAIとIoTで予防保全から予知保全へ

当社のアナリティクス・AI(解析・最適化技術)が実装されたエッジコンピューティングの技術により、生産性向上のための品質改善活動の効率化を実現します。

既存設備で稼働しているPLCのデータやIoTを活用することでき、予防保全から予知保全へと運用を切り替えることが可能になります。

振動センサーも簡単取り付け、手軽に導入できるIoT×予知保全

製品品質改善、歩留まりの向上や、機械設備のメンテナンスコスト削減を目的とした様々な業界でSignAiEdgeは導入されています。

SignAiEdgeのメリットは、IoTを導入するためのインフラ工事を必要としないことです。これにより導入費用を低く抑えることが可能で、既存設備に簡単に取り付け、現場ですぐ診断が始められるます。

AI・IoTの専門知識がなくとも、予知保全が可能に

データ収集のためのインフラ工事が不要なため、短期間で導入でき、製造現場ですぐに分析・改善が可能です。

異常兆候診断は3ステップで始められます。エッジコンピューティングにより、診断モデルの作成やデータの解析を自動化できるため、 プログラミングなどの難しい知識を必要としません。

これにより診断に要する時間を短縮し、「AIやデータ活用人材の確保が難しい」という課題を解決できます。

PLCを活用した異常検知・振動センサーによる振動診断に対応

SignAiEdgeでは、未知の異常も検知可能な「通常モード」と、振動の違いを見つけ出す「振動診断モード」が利用できます。

この2つの診断モードが利用できるため工場内の様々なデータを解析できるようになり、製品品質の確保、歩留まりの向上やメンテナンスコストの削減などが可能になります。

SignAiEdgeは、これまで熟練者の「経験」や「ノウハウ」に頼るしかなかった、機械設備の異常兆候発見や不良原因の推定を、簡単・スピーディに実現します。

IoT・振動センサーに対応現場型診断装置のデモをご覧になりませんか?

「実物を確認したい」というお客様には、実機によるデモのご案内が可能です。 機械の動きの違いがどのように見えるのか、異常検知イメージをご確認いただけます。

お気軽にお問い合わせフォームよりご連絡ください。

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