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不良品発生前にアラート！生産設備の故障を低減した事例をご紹介
『ParaRecolectar』の3軸加速度センサを使用し、ボールねじ 振動測定による故障を予兆した事例をご紹介いたします。 ワークのスクロール加工において、原因となるボールねじの劣化 度合いが分からず、軸受けが故障し、製品品質が悪化する課題が ありました。 導入の結果、年間では交換費用が85％削減し、ライン停止時間は 128時間→0、NG品は4000台→0と改善することができました。 【事例概要(一部)】 ■課題 ・製品の品質不良をなくしたい ・計画メンテナンスをしたい ■導入方法 ・軸受のベアリング付近に加速度センサを設置 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
突発故障から計画保全へ！FFTで早期発見した事例をご紹介
『ParaRecolectar』の3軸加速度センサを使用し、ベアリング 異常をFFTで早期発見した事例をご紹介いたします。 粉末状の原材料を成形する工程において、ベアリングの故障による 設備停止が課題となっていました。 導入した結果、ベアリングの振動を監視して、故障の予兆(ベアリング ケース傷発生による異音)を検出する事ができるようになりました。 【事例概要(一部)】 ■課題 ・粉末状の原材料を成形する工程において、ベアリングの 故障による設備停止が発生 ・故障してからの交換は多大な損害を伴う ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
ベアリングの加速度データからAI学習推論しFFT結果を表示します
ベアリングの加速度センサーから収集したデータをSolist-AI TMシミュレータでAI学習推論し異常度を表示します。 Solist-AI TMシミュレータはSolist-AI TMIC(ML63Q2557)のAIアクセラレータ機能をWindows上でシミュレーションするソフトウェアです。 デモ内容 １. 正常ベアリングの加速度センサからデータを収集入力しDT-EBML63Q2557 にてFFT処理後AI学習実施 ２. スイッチで異常ベアリングの加速度センサに切替 ３. 異常ベアリングの加速度センサからデータを収集入力しDT-EBML63Q2557 にてFFT処理後AI推論実施 ４. DT-EBML63Q2557 のLCDに推論結果（異常度）を表示 ５. 振動データ波形表示PCに正常ベアリングおよび異常ベアリングの振動データのFFT結果を表示
故障(焼き付き)の未然防止が可能に！計画的な対応が可能になった事例をご紹介
『ParaRecolectar』の6軸モーションセンサを使用し、ベアリングの 劣化を「みえる化」した事例をご紹介いたします。 モーターベアリングのにおいて、潤滑不足による異常状態が度々 発生することがあり、その度に部品交換による生産停止、モーター 全体の交換部品のコストがかかることが課題となっていました。 導入した結果、振動データを測定することで、ベアリングの潤滑不足の 検出が可能になり、モーターがロック、停止する前に計画的な対応が 可能になりました。 【事例概要(一部)】 ■課題 ・モーターベアリングの潤滑不足による異常状態が度々発生 ・部品交換による生産停止、モーター全体の交換部品のコストが かかっていた ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
風力発電タワーの振動を多点・広範囲・高精度に計測
風力発電業界では、タワーの振動を正確に把握し、設備の安全性を確保することが重要です。強風や地盤の影響によるタワーの振動は、設備の損傷や発電効率の低下につながる可能性があります。当社の無線式 微動計は、高精度な加速度センサーと無線通信技術により、タワーの振動をリアルタイムで計測し、遠隔監視を可能にします。 【活用シーン】 ・風力発電タワーの振動監視 ・タワーの異常検知 ・設備の予防保全 【導入の効果】 ・タワーの異常を早期発見 ・設備の長寿命化 ・発電効率の維持
