機械設備向け予兆診断

機械設備向け予兆診断
機械設備にセンサを搭載し、ここから設備の状態データを自動で収集。収集したデータの変化を、自動診断技術を用
いて、早期に検出することで、設備の想定外停止の回避、保守コストの低減などに貢献
お客さまの課題
･故障発生後の対応 (事後保全)
･作業者の負担大 (原因解析時、膨大な EXCEL ファイルをチェック)
･一時的な原因解析 (経験が、知識として蓄積され難い）
データ価値化の流れ
データ収集
・対象機器に取り付けたセンサからの温度、圧力、回転数など約３０種類のデータ
・30 秒サンプリングで収集し、１回/日処理
データ分析
・
「データマイニング機能」と「リモートモニタリング機能」の２つを用いて診断を実行、結果を
保守サービス員向けの画面に、状態ごとに色分けして表示
・データマイニング機能は、正常な状態データを学習し、測定点と基準点との距離に応じて設備の
状態変化を検知する事例ベースの診断機能
・リモートモニタリング機能は、知識・経験を基に上下限しきい値等設定した物理ベース診断機能
・診断エンジンは「ベクトル量子化法、高速解析：VQC」と「局所部分空間法、高精度解析：LSC)を採用
対象設備に適した手法でサービスを提供(VQC：Vector Quantization Clustering, LSC：Local Sub-space Classifier)
データ価値創出
・故障発生前の設備の状態に合わせた保守の実現と交換部品の適性確保による稼働率向上、保守コスト削減
本ユースケースを提供するソリューション・製品
・予兆診断システム「HiPAMPS」
(株式会社日立パワーソリューションズ)
ＨｉＰＡＭＰＳ：Hitachi Power Anomaly Measure Pick up System

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