MATLABによる予知保全
MATLABは、予知保全に必要なデータの読み込みから最適なアルゴリズムの選定、そしてシステムへの実装に至るまでの行程を効率よく(一部全自動で)行うことができるプラットフォームを提供します。
予知保全を実現する為に、一般的に必要な下記の4ステップすべてに対応することが可能です。
① データの収集:データが蓄積されるデータベースへアクセスし、データを吸い出す作業
② データの前処理:異常値削除・変数選定・時刻の同期処理
③ 予測モデルの開発:複数の機械学習アルゴリズムの適用・評価
④ システムへの統合:アプリケーション化して工場に展開
目次
特長
その故障、予測できます
予知保全システムを構築する上で最大の焦点の一つとなるのが、故障を未然に精度よく予測できるかです。MATLABのPredictive Maintenance Toolboxでは、データの特性にあわせて7つの残存耐用時間を推測するモデルを提供しています。構築したモデルは、MATLABがない環境やクラウド、専用サーバーなどに展開することができ、リアルタイムの予知保全を実現します。
さらに詳しく知りたい方は、こちら。
https://jp.mathworks.com/products/predictive-maintenance.html

データに潜む特徴量をワンクリックで特定
故障予測のアルゴリズムを開発する上で大変なのが特徴抽出。Predictive Maintenance Toolboxを活用すれば、時間域と周波数域から複数の特徴量を特定します。特定した特徴量に対して、特徴選択の機能を活用すれば、故障予測に活かせる健康インジケーターの作成が求まります。
さらに詳しく知りたい方は、こちら。
https://jp.mathworks.com/videos/part-3-feature-extraction-for-predictive-maintenance-1545052389165.html

モデル選択はアプリにおまかせ
分類学習器アプリを活用すれば異常の原因が一発で分かります。複雑なモデル選択もアプリが全自動で解決してくれます。トライアルライセンスで直感的操作のアプリをぜひお試しください。
さらに詳しく知りたい方は、こちら。
https://jp.mathworks.com/help/stats/train-classification-models-in-classification-learner-app.html

ビデオ・WEBセミナー
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95.8%の企業が知らないAI活用のためのMATLAB玉手箱 本セミナーでは、MATLABを活用し、製造業の現場で取得される、時系列信号やテキストデータを対象にした設備の異常診断、画像やビデオを対象にした外観検査やヒトの安全確保・行動解析、に対する機械学習や深層学習のアプローチと開発したアルゴリズムの実装を含むワークフローをご紹介します。 95.8%の企業が知らないAI活用のためのMATLAB玉手箱 |
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故障データがなくてもできる異常検知 ~センサーデータの活用編~ 本Webセミナーでは、故障データが不足している際に、どのように既存のデータから故障の兆候を発見するかをご紹介します。加えて、アプリを使用した時系列データからの特徴量の抽出方法や機器の故障までの残寿命の予測手法も交えてご説明します。 故障データがなくてもできる異常検知 ~センサーデータの活用編~ |
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故障データがなくてもできる異常検知 ~物理モデルの活用編~ 本Webセミナーでは、異常時のデータが不足している際に、シミュレーションによって故障データを模擬する物理モデルの活用法をご紹介します。また、生成された故障データを基に機械学習アプリを用いた異常検知の例をデータ解析のワークフローと共にご説明します。 故障データがなくてもできる異常検知 ~物理モデルの活用編~ |
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王道!時系列データで学ぶ6種の特徴抽出と異常検知 本Webセミナーでは、異常検知を実施する際に現場ですぐに使える6種類の特徴抽出の方法をご紹介します。解析対象としては、加速度データから生体信号までと様々な形状的特徴を有する複数の時系列データを取り扱います。加えて、抽出された特徴量をどのように機械学習や深層学習と結び付けていくかのワークフローも説明します。 王道!時系列データで学ぶ6種の特徴抽出と異常検知 |
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加速するDigital Twin!システム実装を視野に入れた予知保全 本セミナーでは物理モデルを対象にMATLABを使用した異常検知や故障予測からシステム実装までにおける予知保全の手法と適用例をご紹介します。 加速するDigital Twin!システム実装を視野に入れた予知保全 |
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“MATLAB x Python” - 良いとこ取りの二刀流がもたらす最新かつ高効率なデータ解析・機械学習ワークフロー 本ビデオでは、 MATLABとPython両環境の"良いとこ取り"をした相互実行と、モデル構築、実装・展開のワークフローを短時間で把握していただける内容です “MATLAB x Python” - 良いとこ取りの二刀流がもたらす最新かつ高効率なデータ解析・機械学習ワークフロー |
動画
予知保全シリーズ Part 1 予知保全の概要と開発事例
【予知保全入門】 Part 1 予知保全の進め方 (全5話)
用途例
| 製造プロセスのヘルスモニタリング |
【課題】 【ソリューション】 【結果】 ![]() |
|---|---|
| ガス/石油掘削装置用の予知保全 |
【課題】 【ソリューション】 【結果】 ![]() |
| SDGsに向けた洋上風車の予知保全 |
【課題】 【ソリューション】 【結果】 ![]() |
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昨今生産現場において問題となっているのがメンテナンス体制のマンパワー不足、ならびに技術継承の問題です。 十分な人的リソースの元での保全が難しくなる一方、故障率の低減・稼働率の向上は変わらず求められる命題です。 イグススマートプラスチックはIoT技術を用いたセンサーユニットをイグス製品に装備。 自己監視型のシステムとしての機能を与えることが可能です。 センサー測定情報とイグス独自の製品故障判定用プログラムの組み合わせにより、故障の早期発見・製品寿命と交換時期の予測計算を行います。 これによって保全現場の24時間サポートと省力化の実現、設備稼働率の向上に大きく寄与することが可能です。 またお客様の既存の保全システムとのネットワーク上での統合を可能とし導入・運用コストの低減化をも実現いたします。
ものづくりスマートトレースシステム< HiMES-Tracer >
ICタグ付設やPLC越しに設備制御してモノとコトがトレースされることにより、「誰が(作業者)」「どこで(工程)」「どのように(品質記録)」で製造したか?というリアルな作業実態が把握できます。
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最近ではスマートファクトリーやIoTという言葉もすっかり浸透しましたが、みなさん、MESってご存知ですか? MESは工場の様々な情報を収集し、問題点の早期把握・対策・改善に役立つシステムです。 広義では生産管理システムの一つですが、生産の工程と連携できることが特徴で、生産の進捗や品質、設備の管理など様々な機能があります。 生産管理システムを管理サイドの基幹システムとすると、製造実行システムは現場サイドの基幹システムと言えます。 生産管理システムと製造実行システムが互いに連携し、現場と管理が繋がり、仕組化されることにより、一過性の改善ではなく会社としてのベースの力となり想像もつかない効果を生み出します。 IB-Mesは、工場内の新旧様々な設備や工程からデータを収集し、現場で起きている事象をリアルタイムで可視化、社内共有することによって製造効率の改善を支援します。 さらに、長期間の運用によって蓄積されたデータは、改善点の発見や、経験や勘に頼っていた曖昧な部分を「見える資産」として的確な分析・対策・改善に役立てることができます。
オンラインVR工場視察|NEWJI VR
NEWJI VRは、360度カメラを用いたVR技術のシステムにより、オンラインで国内外の工場視察が可能となるサービスです。 実際に現地へ赴く必要があった工場視察や出張が現場へ行かずに目的を達成することが可能です。 360度モードで工場全体を把握しながら、接写モードで製品をmm単位で確認可能。 工場視察は現地で対面による交渉などが必要であったが、対人・接触することなく、リモートで工場視察が行えます。 機材の手配は不要、ゲスト招待の他、全世界で利用が可能で、出張旅費交通費を大幅に削減できます。 現在、国内、中国、台湾、マレーシア、ベトナム、タイ、インドは、Businessプランで1回(またはプロジェクト単位)からご利用いただけます。 Enterpriseプランでは、世界中のどの国でもご利用頂くことが可能です。 18,000km離れた世界の工場視察を最短5分で可能にしました。 世界の工場視察、海外出張がオンラインにかわる時代です。
ER31 バッテリレス圧力センサ
RFID(NFC)搭載し、ワイヤレス給電でバッテリレスを実現した圧力センサです。圧力計の目視点検作業を簡易化、データ読み取り/記入ミスを削減することで生産現場のIoT 化、巡回監視の効率化に貢献します。
プラントデータと動画の統合管理システム
本ソリューションは、プラント内に散在する各種プラントデータ(温度、圧力、流量、回転数、振動数、設備稼働状態、制御設定値、プラント操業状態等)とカメラの動画やサーモカメラの映像をSCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)システムで融合させ、同一画面に表示させることにより、工場内で起きている事象を一元可視化・集中監視化させるものです。 その特徴として8っの特徴を持ちます。 1) データとライブ動画をワンクリックで表示 2) 同時日時のデータ、録画動画を閲覧 3) 様々な種類のデータと動画を同時表示 4) 過去と直近のデータ&動画の比較 5) 海外工場を含め、ライブ動画を見ながら、遠隔操作を行うことが可能 6) SCADAをベースにしているので、監視画面の制作が容易に可能 7) 複数メーカーのPLC/DCSやカメラを接続可能 8) データ/録画をエクセルシートで管理
WORKFRONTシリーズ
近年、労働人口の減少や市場競争の激化により、製造業ではデジタル化と現場データ活用のニーズが高まっています。 現場データを活用するには種々デバイス「モノ」の生データを「何時」「何処で」「何のために」のつながりのあるデータに加工できなければなりません。 また、デジタル化の効果を最大限発揮するには、経営課題解決と現場改善を両立する現場主導型のアプローチが必要と考えます。 WORKFRONTシリーズでは、現場の最適化を実現するソリューションを提供し、データの収集から加工、活用まで一貫して製造現場のデジタル化を支援します。
IoTによる工場の見える化システム
Nazca Neo Linka(ナスカ・ネオ・リンカ)は、「工場マネジメント」をコンセプトに開発した生産設備向けIoTシステムです。多彩な接続方法に対応し、専用インターフェースがなくても設備と接続できるので、メーカーや年式問わず工場にある様々な設備の稼働データを一元管理できます。 さらに、RFIDやバーコードなど各種センシング機器からのデータ取得にも対応。これにより、設備の稼働状態と合わせて、担当者や作業時間、ワーク情報など、製造にかかわる様々なデータを紐づけして複合的に表示・集計できます。 シンプルなシステム構成と拡張性で、設備の増設にも柔軟に対応。 既存の生産管理システムとの連携もぜひご相談ください。
Smart EAM ソリューション
設備の状況をリアルタイムに得られる手法として状態監視は優れた技術ですが、全ての設備の状態をモニタリングする事は手間や費用の観点からも現実的ではありません。それは予知保全でも同様の事が言えます。ポイントは設備の重要度や特性を考慮に入れた上で適切な保全方式、状態を把握する方法を選択する事です。 適切な保全方式や状態把握の方法を選ぶためには設備台帳および保全の履歴が電子化されている事が前提となります。 弊社では保全現場で使用される点検結果報告書やチェックシートの電子化から設備台帳の整備、RCMと呼ばれるフレームワークに基づいた評価分析、モニタリング方法の検討、システムの導入といった設備管理業務の合理化、高度化に関する支援を一貫して提供しております。
Proceedクラウド
Proceedクラウドは工程写真をベースに製造情報の共有と製造情報データベースを構築することで、技能継承やサプライチェーンの見える化、業務効率の改善を実現するデジタルツールです。 <主要機能> ・写真撮影モバイルアプリ ・写真への書込み・コメント機能 ・写真へのタグ付け・検索機能 ・社外への写真共有機能 ・レポート作成機能 ・PDF、TIFFファイルの保存機能 ・電子黒板機能
粉体搬送とは?微粉末の輸送を可能とする装置・システムを紹介
製造業の生産性向上において、粉体搬送の自動化は重要な要素となっています。 粉体搬送装置の導入により、粉体搬送における作業効率の向上、品質の安定化、作業者の負担軽減など、様々なメリットが得られます。一方で、装置選定時には粉体の特性や用途に応じた適切な検討が必要です。 本記事では、粉体搬送の基礎知識から具体的な装置の種類、導入時の注意点まで詳しく解説します。
IIJ 産業IoTセキュアリモートマネジメント
「IIJ産業IoTセキュアリモートマネジメント」は産業機械や工場設備をIoT化するための各種デバイスから、セキュアなネットワーク、クラウド、さらにデバイス管理機能やデータを見える化するアプリケーションまでを包括的に提供するソリューションです。 台湾の産業用コンピュータ大手Advantech社(以下アドバンテック)との協業に基づき、同社の産業IoT向けプラットフォーム「WISE-PaaS」にIIJのセキュアなネットワークとクラウドサービスを組み込んだ「WISE-PaaS IIJ Japan-East」を共同開発し、IIJのクラウド「IIJ GIOサービス」上で提供。同プラットフォームにエッジデバイスやネットワーク機能を組み合わせワンストップ提供しています。 本ソリューションでは、産業機械・計測器メーカー向けの「Machinery」と、工場設備・生産管理部門向けの「Factory」の2種類をお客様別にご用意しています。


