設備の故障を事前に検知し、「故障予防」と「長寿命化」を実現します。

解決すべき課題

大型機械の故障は、時に大きな損失をもたらします。故障に対する未然の対処を行い、機械の寿命を伸ばすことが出来れば、収益力の向上に繋がります。

D’isumのソリューション

この課題への私たちのアプローチは、(1)設備の正常状態のデータのみを使って、(2) 弊社独自開発のRTDT(Real-Time Data Tracking)法により、(3)故障の前に発生する設備のわずかな異常を、(4)故障発生の数日以上前に検出し、

設備稼働への影響を最小限に抑え、初期劣化段階での迅速かつ低コストな修復を行うことを可能とします。

これにより、

設備の故障による長時間の稼働停止や高額な修理費用の負担を無くし、早期の設備更新を避け=設備の長寿命化によるコスト削減を実現することにより、お客様の収益力拡大に貢献致します。

FSDの動作原理

機器に取り付けたセンサー(振動センサー等)からそのシステム系の正常状態を学習します。情報分布の相関関係をもとに非正常状態を検知します。基本的には異常状態パターンの学習する必要がないので、「滅多に発生しない異常」に対しても効果的に対処することが可能となります。

FSDの動作事例

ベアリング故障の前兆を検出する仕組みです。

詳しい内容はこちらからダウンロード可能です(論文ダウンロードサイトに遷移します)。