ExRBM
自動欠陥診断予知保全ソリューション
ExRBMは、センサーによりリアルタイムで収集したデータを分析、
欠陥のメカニズムに関するビッグデータと設備専門家の知見に基づいたAIアルゴリズムを適用し、98%以上の信頼性で設備の欠陥を自動的に診断を行うことで
欠陥の原因と対応策を提供しています。
欠陥のメカニズムに関するビッグデータと設備専門家の知見に基づいたAIアルゴリズムを適用し、98%以上の信頼性で設備の欠陥を自動的に診断を行うことで
欠陥の原因と対応策を提供しています。
Why ExRBM?
感的な画面構成で、より見やすく正確に
- 3D画像と4段階のアラームにより、各設備の位置別の正確な状況をリアルタイムで確認可能
- 専門家でなくても設備の状態を直感的に理解可能
精密な自動フィルタリング技術による信頼性の高いデータ抽出
- 不要データを分類し、信頼性の高いデータのみを抽出
- より少ない時間でより多くのデータ分析を可能にする自動分析機能
One-Click自動診断で手軽に利用
- 一度のクリックで診断結果、欠陥の原因、設備保守対策が一目でわかる
互換性が高いため、合理的な展開が可能
- 既存のVMSシステムとも互換性を持つので、よりリーズナブルに導入可能
- 振動・温度・電流・電圧・湿度など、さまざまなセンサーとの併用が可能
独自のSTF複素解析機能により、
98%の精度を実現
- 振動スペクトルだけでなく、トレンド解析や欠陥周波数を総合分析することで、98%の精度を確保
- 工程・環境に応じた様々なデータをも総合的に分析することで、正確な診断を可能に
ExRBM 導入の効果
FAQ
診断専門家による診断方法の場合、設備の振動を測定し、専門家の経験に頼った欠陥診断方法となります。
従って、専門家によっては同じ欠陥の診断結果が異なることもあります。場合によっては、まったく異なる結果として誤診を下す場合もよくあります。
医者によって患者さんの診断結果が異なる場合と同じようなものだと言えるでしょう。フューチャーメインでは、このような問題をとても深刻に受け止めており、問題を補完するためのプラットフォームを開発しました。
まず、設備に発生するすべての欠陥の種類とメカニズムを分析し、それら欠陥が起きる原因を10段階に分類、人工知能(ニューラルネットワーク理論)アルゴリズムを設計しました。
これにより、診断の専門家よりも正確な診断が行える信頼性を確保しています。
また、韓国産業技術試験院(KTL)と共同で、実際に稼働している設備にExRBMを適用、当該設備を診断して信頼性評価を行ったところ、98.3%の精度を証明できました。
さらに、120件以上のケースを通じてExRBMの信頼性を検証しました。
従って、専門家によっては同じ欠陥の診断結果が異なることもあります。場合によっては、まったく異なる結果として誤診を下す場合もよくあります。
医者によって患者さんの診断結果が異なる場合と同じようなものだと言えるでしょう。フューチャーメインでは、このような問題をとても深刻に受け止めており、問題を補完するためのプラットフォームを開発しました。
まず、設備に発生するすべての欠陥の種類とメカニズムを分析し、それら欠陥が起きる原因を10段階に分類、人工知能(ニューラルネットワーク理論)アルゴリズムを設計しました。
これにより、診断の専門家よりも正確な診断が行える信頼性を確保しています。
また、韓国産業技術試験院(KTL)と共同で、実際に稼働している設備にExRBMを適用、当該設備を診断して信頼性評価を行ったところ、98.3%の精度を証明できました。
さらに、120件以上のケースを通じてExRBMの信頼性を検証しました。
ExRBMでは、設備と設備を構成する部品別に分けて故障のメカニズムを分析し、その分析に基づく診断アルゴリズムを構築、設備診断を行えるように設計されています。
工場内で単体としては最も多く使われる設備として回転・往復運動の設備がありますが、ExRBMはこのような設備を構成している電動機、ポンプ、ファン・ブロワー、遠心圧縮機、往復動圧縮機・タービンをメイン設備にしています。
発電機の場合は使用する目的や機能も全く異なりますが、構造としては電動機と同じ構造を持つため、同じ故障メカニズムを適用することができます。また、その他の工場にもこれらの設備それぞれの組み合わせで構成されています。
例えば、Booster Feed Pumpの場合、駆動電動機とポンプの構成ですが、これら設備が持つそれぞれの故障メカニズムを適用することにより、システム全体の故障を見つけられます。
そのため、工場内に存在するすべての設備の欠陥を診断できるというメリットがあります。
また、設備各部の故障メカニズムを分析したアルゴリズムもプラットフォームに適用し、これに基づいた設備の診断が行えます。
プラットフォームに含まれる部品には、転がり軸受、すべり軸受、平歯車、遊星歯車、シール(Seal)、カップリング、ベルトなどがありますが、欠陥が起こり得るすべての部品がExRBMの診断対象部品として設定されており、診断を行うことも可能です。
また、ExRBMには、上記に挙げた機器や部品に加えて、新しく製作された設備をプラットフォームに追加して診断できるようにするカスタマイズ機能も搭載されているので、工場や工程に関係なく使用できます。
工場内で単体としては最も多く使われる設備として回転・往復運動の設備がありますが、ExRBMはこのような設備を構成している電動機、ポンプ、ファン・ブロワー、遠心圧縮機、往復動圧縮機・タービンをメイン設備にしています。
発電機の場合は使用する目的や機能も全く異なりますが、構造としては電動機と同じ構造を持つため、同じ故障メカニズムを適用することができます。また、その他の工場にもこれらの設備それぞれの組み合わせで構成されています。
例えば、Booster Feed Pumpの場合、駆動電動機とポンプの構成ですが、これら設備が持つそれぞれの故障メカニズムを適用することにより、システム全体の故障を見つけられます。
そのため、工場内に存在するすべての設備の欠陥を診断できるというメリットがあります。
また、設備各部の故障メカニズムを分析したアルゴリズムもプラットフォームに適用し、これに基づいた設備の診断が行えます。
プラットフォームに含まれる部品には、転がり軸受、すべり軸受、平歯車、遊星歯車、シール(Seal)、カップリング、ベルトなどがありますが、欠陥が起こり得るすべての部品がExRBMの診断対象部品として設定されており、診断を行うことも可能です。
また、ExRBMには、上記に挙げた機器や部品に加えて、新しく製作された設備をプラットフォームに追加して診断できるようにするカスタマイズ機能も搭載されているので、工場や工程に関係なく使用できます。
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