PdMとは?

レスポンシブメンテナンスからプロアクティブメンテナンスへの移行をチャートで示します: レスポンシブメンテナンス、プリベンティブメンテナンス、コンディションベースメンテナンス、プレディクティブメンテナンス(AI/ビッグデータを活用した故障予知)、信頼性中心メンテナンス.

予知保全(PdM)は計画的な戦略であり、 ダウンタイムを削減し、故障を予測し、 稼働時間と使用状況に基づいて設備の寿命を延長します。

システムアーキテクチャ

データを活用し、アルゴリズムとAIを融合させ、 エキスパートシステムと故障事例を組み合わせることで、 業界や設備を横断した故障を正確に予測するモデルを構築できます。

デジタル製造データフロー: 生産データ、データヒストリアン、プロセスフロー、ERP、品質、MES入力がデータストアに供給されます。AI予測分析が故障予測のためにデータを処理し、ダッシュボードとアラートを生成します。

主要技術

センサ

高精度センサがリアルタイムで機器データを収集し、予知保全(PdM)を実現します。

IoT

センサデータを収集・送信し、タイムリーな分析を可能にします。

ビッグデータ分析

運用データを分析し、パターンを明らかにし、障害を予測します。

AIとML

異常を検出し、最適な保守措置を推奨します。

主な利点

保守コストを25%から30%削減します
生産性を20%から25%向上させます
設備/プロセスのダウンタイムを35%から45%削減します
材料費を20%削減します
メンテナンス頻度を20%削減する
データソース

MIR産業

市場

電力とエネルギー

石油化学製品

製造業

医療機器

電力とエネルギー

石油化学製品

製造業

医療機器

Advantech
Banner Engineering
Phoenix Contact
SchneiderElectric
Siemens
TDK-Lambda