生産設備のスマート監視サービスの製品情報（特徴・導入事例）

2024 年 10 月 29 日

生産設備のスマート監視サービスとは

■概要
1．時間波形データに潜在する状態変化の情報を抽出するために、”関係性の崩れ”に着目した解析・判定手法です。
　これは人間の”何かいつもと違う”といった感度の高い機能をモデルとしたものです。
2．解析パラメータの自動探索
　対象データをうまく識別するように解析パラメータ群自動で探索するようになっています。
　　従って、あらかじめ解析上のノウハウがなくても、最適なパラメータを得ることが可能です。
３．熟練者のノウハウを取り込み、劣化要因を自動的に推定することが可能になりました。
■ツール使用の流れ
（1）データ（時間波形）をPC内に取込み、インストールした「相関抽出法」アプリにて解析し状態判定を行います。
（2）正常時のデータを”基準”として保存し、監視時のデータを”対象”として特徴量の乖離度DI値を得ます。
（3）判定閾値との大小比較にて良否を判定する。本閾値は、正常時のバラツキから仮設定、あるいは不良（異常）データ
　　　が入手できれば解析結果から設定可能です。
■特徴
　基準（正常）データが存在すれば適用可能です。
（1）検出対象の事象に対応してセンサーを選定すれば、適用拡大と良否判定の精度向上が可能です。
（2）本ツールでは不良・異常判定時の因果候補群を抽出可能です。
(3)　回転機械の軸受の潤滑不良や運転中の軸ズレ量の推定が可能ですのでオーバーホール周期の最適化や
軸受の延命の効果を発揮しています。

生産設備のスマート監視サービスの画像・関連イメージ

2014年度TPM優秀商品賞（開発賞）盾

（公益社団法人）日本プラントメンテナンス協会殿から”相関抽出法を基本とした劣化診断サービス”に対して受賞しました。振動データを利用したプロアクティブ保全を簡便に導入できますのでオーバーホール周期の最適化や軸受の延命効果を発揮します。
自動探索型相関抽出法の概要

”相関抽出法”とは、人間の”何かいつもと違う”といった脳型学習モデルに基づき微小な状態変化を検出する手法です。異常なデータが不要であることも長所の一つです。また、２つのデータ群をうまく識別するためのパラメータを自動で設定しますので、初心者の方でも最適な識別が可能です。
生産設備のスマート監視サービス

クラウドにて従量制課金によるサービス実現のためのコラボ企業を募集中です。
相関抽出法を内蔵した監視装置

ライセンス供与先企業様が開発したスマート監視装置
第４５回発明大賞（会長賞）を受賞

設備の状態監視を強化するための、相関抽出法とベイズ推論を応用したアルゴリズムに対して、（公益社団法人）日本発明協会より発明大賞を受賞しました。

生産設備のスマート監視サービスの運営担当からのメッセージ

山本隆義

株式会社エクストラネット・システムズ職種：代表取締役社長

①われわれの社会は、さまざまに経年した複雑な設備によって支えられており、これらの膨大な資本ストックを維持するためには、単なる“メンテナンスの効率化”だけでは対応が難しくなってきています。このような設備が創出する価値を最大化するためには、運転とメンテナンスとを統合した運用管理と、設備のライフサイクル管理とを勘案した“メンテナンス概念の拡大”が大切になります。

②一方、地球環境問題の逼迫した要請から、①環境に、より負荷を与えず、②資源を、より消費しない、と同時に③より価値を高める“ものつくり”のための有効な手段の1つである「製品のライフサイクル」を俯瞰した設計・製作・使用（運転）等の実現が急務であると考えています。

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