IoTによる故障予知・予知保全システムの構築とその応用

~ 設備故障確率とMTBF、事後保全の情報支援システム、保全ビッグデータの新しい分析・解析法 ~

・IoTを効果的に活用し、機械設備の異常診断や故障の早期発見に活かすための講座

・IoTによるセンサデータを効果的に活用し、保全業務の革新とコストダウンをはかろう! 

・講師の方の実体験をもとに具体例を交えて実務に役立つよう分かりやすく解説いたします

講師の言葉

 保全業務の情報の活用は、記帳や記録といった一部業務の支援に留まっていて、業務そのものを革新させる情報の活用については手が付けられないままできたが、この保全業務がIoTによって業務革新できるようになってきた。
 IoT(Internet Of Things :モノのインターネット)とはセンサーから直接的に自動的にデータを採取し、インターネットを介して収集してビッグデータにして解析し、課題解決する手法のことである。これによって濃密で詳細なデータが収集できるので(ビッグデータ)、これを用いて保全業務を革新する方策を考えることにする。
 保全方式は事後保全、予防保全、そして予知保全の3つに大別できるが、それぞれの保全方式にIoTを活用して保全業務を革新させるための方策を示すとともに、そのシステム化について具体的な事例を示しながら解説する。
 なかでも、予知保全システムは機械設備の健康データを自動採取し、傾向管理グラフを自動作画させて現在の健康状態を把握しながら、健康データが保全値に達したら保全指示を発令して保全するようにするためのシステムである。また、予知保全システムは機械設備の部位の病気診断への展開が可能なものである。
 ここでは予知保全システムの構築とその応用展開について特に詳述する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年04月25日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・ コスト・安全
受講対象者 ・機械、プラント、工場設備関連の方
・設備保全担当役員、保全部長・課長
・保全業務革新プロジェクト関連の方
・情報システム企画担当の方
予備知識 ・自社の保全業務の概要の知識
修得知識 ・保全のコストダウン知識と現状の保全業務を業務革新させる知識が得られる
プログラム

1.IoT とは?
  (1).IoT
  (2).ビッグデータ
  (3).IoT関係図 

2.IoTと情報処理
  (1).センサーの知識
  (2).情報処理のながれ
  (3).ビッグデータ
  (4).詳細な実態の分析
  (5).解決策

3.保全業務の問題点
  (1).マニュアル・インプットの限界
  (2).設備の健康実態が見えない
  (3).保全コストのコストダウンができない
  (4).保全マンのマインドが低い

4.保全計画
  (1).設備のライフサイクル
  (2).設備の重要度とFMEA
  (3).設備故障確率とMTBF
  (4).保全計画の概要

5.IoTによる事後保全
  (1).自己故障診断と警報
  (2).故障発生時の状況と故障履歴
  (3).予備品の調達と在庫管理
  (4).事後保全の情報支援システム

6.IoTによる予防保全
  (1).IoTでTBMのデータを採取
  (2).運転情報とTBMビッグデータの相関
  (3).MTBFとMTTRの探求
  (4).予防保全(TBM)システム

7.IoTによる予知保全
  (1).IoTでCBMのデータを採取
  (2).運転情報とCBMビッグデータの相関
  (3).傾向管理グラフ
  (4).保全値の探求
  (5).予知保全(CBM)システム

8.予知保全システムの応用展開
  (1).新しい設備健康情報の探求
  (2).保全ビッグデータの新しい分析・解析法
  (3).機械設備の部位の病名診断

キーワード IoT ビッグデータ 保全コスト 設備故障確率 MTBF 事後保全 TBM MTTR CBM 予防保全 予知保全
タグ 統計・データ解析安全ソフト管理信頼性・故障解析センサ非破壊検査未然防止プラント機械工作機構造物設備
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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