株式会社ウェーブフロント

Smart EAM ソリューション

状態監視への対応、検討は元より現場業務の電子化から設備台帳の整備、RCMに基づくデータ分析、保全方式の高度化まで一貫して対応

Smart EAM ソリューション
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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。

メッセージ

会社設立当初から熱流体解析システムの開発、コンサルティング業務、設備保全システムの開発に携わっており、同業他社では対応が難しい問題の解決や製品を世の中に出してきました。
そのため、ポンプの熱流動解析およびプラズマ解析、故障解析、機能安全に関する当社の知識・技術力は、競合他社に比べて非常に高く評価されています。
また、当社の設備保全システムに関するコンサルティング能力は、国の組織から民間企業に至るまで、高い評価を頂いており、それに伴い、当社の開発する保全システムも数多く導入されています。
近年では機械学習やIoT、サイバーセキュリティといった新しい分野への進出を進めており、外観検査や自然言語処理の関連では成果が出てきています。

大手企業やベンチャー企業のような華々しい形でスポットが当たる事はありませんが、日本の製造業を土台から支える企業です。

株式会社ウェーブフロント 代表取締役 柴田 一美

会社設立当初から熱流体解析システムの開発、コンサルティング業務、設備保全システムの開発に携わっており、同業他社では対応が難しい問題の解決や製品を世の中に出してきました。
そのため、ポンプの熱流動解析およびプラズマ解析、故障解析、機能安全に関する当社の知識・技術力は、競合他社に比べて非常に高く評価されています。
また、当社の設備保全システムに関するコンサルティング能力は、国の組織から民間企業に至るまで、高い評価を頂いており、それに伴い、当社の開発する保全システムも数多く導入されています。
近年では機械学習やIoT、サイバーセキュリティといった新しい分野への進出を進めており、外観検査や自然言語処理の関連では成果が出てきています。

大手企業やベンチャー企業のような華々しい形でスポットが当たる事はありませんが、日本の製造業を土台から支える企業です。

Smart EAM ソリューションの詳細

特長

25年以上にわたる設備管理業務支援のノウハウと科学的根拠に基づいた手法を融合し、お客様の状況、段階に沿った実践的なソリューションを提供します。

設備管理業務は業界、業種、組織構成、ビジネスモデルに影響を受けるため、同業他社であっても管理項目や業務の進め方が異なり、各社で課題が大きく異なる事も珍しくありません。今求められている事は普遍的なフレームワークを参考にしつつも企業の状況、業務の段階に応じた課題の把握と適した製品と運用方法を見つける事にあります。

実践的なソリューション

コンサルティングとプロトタイプ作成を同時並行で行い、運用も踏まえた改善を行います。

稼働監視や故障予測を行うには事前に電子化され、整理されたデータが揃っている事が必要ですが、現在の業務に忙殺されてしまい、そこまで手が回っていないお客様もいらっしゃいます。そのため、データの収集方法検討、電子化、見える化といった前段階での作業からプロトタイプ作成を行いつつ、取得するべきデータの確認や閾値の検討を支援しております。

同時並行

お客様の目的、お持ちの資産を元に状態監視、故障予測の提案をいたします。

一口に設備の状態監視、故障予測といっても利用可能な手法は非常に多くあります。代表的な事例としてはセンサーから取得したデータを統計処理や機械学習を活用する事で予測する帰納的な方法とデジタルツイン、シミュレーションを活用した演繹的方法です。どちらにも一長一短があり、片方が優れているという事は言えません。そのため、ご相談、検討を通じてお客様にあった方法を提案させて頂きます。

状態監視、故障予測

動画

用途例

蓄積された保全履歴の電子化から見える化、システム化までを実施

課題:

ベテランの判断に頼っているメンテナンスの実施タイミングや導入から廃棄までのコスト、年度計画に必要とされるコストを簡単に確認できるようにしたい。

解決方法:

紙ベースのデータを電子化し、可視化した上で信頼性評価に基づく分析を実施。分析により故障が多く発生するであろうタイミングがベテランの判断基準と合致する事を確認。年度計画のコスト確認には積算システムとGISを組み合わせて予算や故障発生状況を可視化。

用途例1
取得されている振動データから故障予測モデルを構築

課題:

設備管理に関するデータがほぼ記録されておらず、振動データとそれに紐づく故障情報のみ記録されていたため、手持ちのデータから何とか故障の可否を確認したい。

解決方法:

前処理された振動データと生データを組み合わせて予測をする事で高い精度での予測を実現。

故障予測モデルを構築

よくあるご質問

今までの実績を教えてください。
原子力発電所、化学系プラント、石油化学、自動車工場、自動車部品工場、半導体製造プロセス、鉄道設備、下水道所施設、航空宇宙関連、ビルメンテナンス等、幅広い業界でソリューションを提供しております。
そもそもどの設備に対して状態監視を行うべきかが明確になっていませんが、そういった事も相談できるのでしょうか。
保全方式を決定される際に利用される判断指標を簡易版、詳細版と2パターン持っておりますので、目的、状況に併せて検討を支援させて頂きます。
上層部への説明に苦慮しているのですが、良い方法はありますか?
設備管理業務は専門用語が多く、活動が管理部門やトップマネジメントに伝わりにくいのが実情ですが、そういった説明の際に有用なツールがございますので、まずはご相談ください。
プロトタイプ作成を行う場合どの程度の期間で実施しますか?
多くの場合3ヶ月程度の期間で作成および修正を繰り返し行います。
資料には無い、画像解析や自然言語処理を行いたいのですが、対応は可能でしょうか。
画像解析技術を用いた異常検知や自然言語処理を用いた故障原因の把握といった内容は機密情報が多くご紹介は難しいのですが、機械学習が黎明期の頃より実績がございます。

Smart EAM ソリューションのサービスメニュー

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「Smart EAM ソリューション」について株式会社ウェーブフロントの担当よりご回答させていただきますお気軽にご相談ください。

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確かなエンジニアリング力で産業の高度化と効率化を支援します。

株式会社ウェーブフロントの企業理念は、 日本の製造業における研究開発~設計~製造~メンテナンスまでのプロセスをシミュレーションという観点からサポートし、企業活動の高度化・効率化に寄与することです。

弊社ではこの企業理念の下、CAEと設備資産管理、信頼性に関するソリューションを提供しています。
CAEの分野では、流体解析からマルチフィジックス解析まで各種シミュレーションソフトウェアとこれに関連するプリプロセッサ・ポストプロセッサを、 設備資産管理の分野では、各種の装置・設備のメンテナンス管理ソフトウェアを、 機能安全・信頼性の分野では、故障率のコンサルティングからツールの提供まで一貫したサービスを行っています。
近年では各事業分野に新たな技術として機械学習やARといった要素を加え、サービスの価値向上を進めております。

出展団体情報

出展団体名株式会社ウェーブフロント
所在地220-6112 神奈川県 横浜市 西区みなとみらい2-3-3クイーンズタワーB12階
設立年月1990年02月
従業員規模11名-50名
URLhttps://www.wavefront.co.jp/

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