予知保全と状態監視

予知保全のための振動監視

振動と温度の変化を継続的に監視することによって予知保全しながらマシンの健康状態を監視します。Watch the video to learn how.

機械からのデータに基づくメンテナンス


Predictive maintenance is becoming essential to the smart factory.   Predictive maintenance enables users to more accurately anticipate when machine maintenance will be needed based on real-time data from the machines themselves. 

機械のパフォーマンスを正確に追跡し、障害が発生する前にそれを予期する機能は、製造メーカーが生産性を改善し、無駄な時間と経費を削減する上で役立ちます。


予知保全とは?

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予知保全

機能とその重要性

Predictive maintenance is the process of tracking the performance of crucial machine components, such as motors, to minimize downtime needed for repairs. 予知保全では、機械から得るリアルタイムのデータを基に、より正確に機械のメンテナンスが必要となるタイミングを知ることができます

Traditionally, plant managers relied on preventative maintenance schedules provided by a machine’s manufacturer, including regularly replacing machine components on a suggested timeline. However, these timelines are only estimates of when the machine will require service, and the actual use of the machine can greatly affect the reliability of these estimates.

For example, if bearings wear prematurely or a motor overheats, a machine may require service sooner than anticipated. Furthermore, if a problem goes undetected for too long, the issue could escalate to further damage the machine and lead to costly unplanned downtime.   Predictive maintenance helps avoid these problems, saving time and costs. 


予知保全ソリューションの主な要素

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状態監視

機械の健康状態を示す振動と温度

Condition monitoring plays a key role in predictive maintenance by allowing users to identify critical changes in machine performance. One important condition to monitor is vibration. 機械の振動の多くは、部品の不均衡、ずれ、ゆるみ、摩耗が原因です。

振動が大きくなると、機械が損傷するおそれがあります。モーター、ポンプ、コンプレッサ、ファン、ブロワ、ギアボックスの振動の増加を監視することで、問題が深刻になり予定外のダウンタイムを強いられる前に異常に気づくことができます。

Vibration sensors typically measure RMS velocity, which provides the most uniform measurement of vibration over a wide range of machine frequencies and is indicative of overall machine health.   Another key data point is temperature change (i.e. overheating). 

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マシンラーニング

基準とアラートのしきい値を自動設定

Machine learning takes condition monitoring data and automatically defines a machine's baseline conditions and sets thresholds for acute and chronic conditions so that you know in advance--and with confidence--when your machine will require maintenance. 

After mounting the vibration sensor onto your machine, most sensors require you to collect enough data to establish a baseline for the machine. Machine learning removes the chances of human error by automating the data analysis.

A condition monitoring solution with machine learning will recognize the machine’s unique baseline of vibration and temperature levels and automatically set warning and alert thresholds at the appropriate points. This makes the condition monitoring system more reliable and less dependent on error-prone manual calculations. 

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表示とデータのログ記録

リアルタイムアラート、長期的な最適化

When a vibration or temperature threhold has been exceeded, a smart condition monitoring system provides both local indication, such as sending a signal to a tower light in a central location, and remote alerts like emails or text messages.   This ensures that warnings are addressed quickly. 

In addition, a condition monitoring solution that allows you to log the collected data over time enables even more optimization.   With a wireless system, vibration and temperature data can be sent to a wireless controller or programmable logic controller (PLC) for in-depth, long-term analysis. 


この記事で取り上げられた製品

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QM42VTシリーズ

振動および温度センサ

Wireless_Box_Closed_Home_Screen
ワイヤレスソリューションキット

振動監視用

Wireless_Box_Closed_Home_Screen
DXM_Wireless_Straight_On_Small_Antenna
DXMシリーズ

IIoT用途向けワイヤレスコントローラ

DXMシリーズ産業ワイヤレスコントローラは、イーサネット接続とインダストリアルIoT (IIoT) 用途を容易にするように設計されています。 

  • ISM無線を900 MHzとローカルワイヤレスネットワーク用の2.4 GHzで提供
  • Modbus RTUをModbus TCP/IPまたはイーサネットI/Pに変換
  • アクションルールとテキスト言語メソッドを使ってプログラム可能な論理コントローラ
  • データロギング用のMicro SDカード
  • 電子メールとテキストによるアラート
  • セルラー接続用のセルモデム

リソース