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大規模データを活用した稼動率分析システム

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最終更新日:2023年02月21日

株式会社ウェーブフロント 本社
株式会社ウェーブフロント 本社
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故障情報から施設、設備、機器、装置固有の故障特性を分析し、データベース化!実際のアクションに繋げお客様の機会損失を低減します。

◆こんなお悩みをお持ちではありませんか?◆ ・故障情報は集まっているが何をすれば良いのかが分らない ・集めた故障情報を上手く活用したい ・故障情報を元に、自分達で分析を行いたいが良い方法が分からない ・分析した結果をアクションに繋げて機会損失を減らしたい ◆故障情報のデータ整理から仕組み構築◆ 弊社では上記のようなお悩みに対して、 1.問題意識の具体化 2.算出するべき指標(KPI)の提示、選択 3.故障情報のデータベース化 4.現状の故障データを活用した分析の実施 5.分析結果から導き出させれるアクションの考察 6.1~5を行うための仕組み構築 といった流れで故障情報を整理した上で、お客様自身が分析結果から機会損失の元となる不具合や故障を低減できるであろうアクションを選択できる仕組みの構築までをお手伝い致します。 上記内容は故障情報が事前に収集されている/出来る事を前提としていますが、故障情報が極端に少ない、集まっていない場合でも対応可能です。(※1) ※1:詳細な資料をご覧になられたい場合は別途お問い合わせください。

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大規模データを活用した稼動率分析システム

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  • 関連リンク - http://www.wavefront.co.jp/system_i/

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基本情報

【掲載内容】 ■目的の明確化 ■評価実施方法のご提案概要 ■故障情報を活用した分析及びデータベース化  ・ワイブル分析  ・ベイズ統計  ・MCMC法  ・分析結果の数値モデル化/データベース化 ■運用中の設備における信頼性評価  ・信頼性ブロック図(RBD)による設備、装置全体の故障率算出  ・定性的リスク評価及びアクション、セーフガードの洗い出し  ・リスク評価及びシステムの脆弱性、安全性評価 ■使用環境に応じた検討(※2)  ・最適なメンテナンスコスト、周期の検討  ・保全パラメータを考慮し、稼働率の違いを計算  ・リスクマトリクス作成(アクション含む) ■データベース化、見える化  ・機器の状態をリスク評価手法を活用し見える化  ・リスクに基づき必要なアクションと実施時期を予測  ・センサーの値、運転状況を重ね合わせて評価  ・センサーの値に基づく次回作業時期の推定(CBMの実施) ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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用途/実績例

実績 ・鉄道運営1  -故障情報、検査情報の記録と分析  -信頼性評価の実施とツールの提供  -リスクマトリクスの構築  -RCMに基づく保全戦略策定方法の提示 ・鉄道運営2  -検査の管理、計測値収集と記録  -計測値に基づく次回保全予定日の自動設定  -自動設定された計画に基づく工事会社への発注 ・航空宇宙  -故障情報が存在しない場合の故障率推定(ベイズ統計)や  -故障要因分析手法の検討および提示 ・インフラストラクチャー  -アセットマネージメント  -リスク計算とリスクに基づく検査、更新予定日の自動作成  -向こう100年間の予算自動計算  -検査結果に基づくリスク再評価と計画の更新

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『故障情報を元にしたLCC及び保全方式の検討』

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当社は、各種プラント、工場等の設備・資産を管理・運営するための「設備保全 管理システム」を開発・販売しています。 現在、このシステムは、センサー情報やタブレット端末からの入力情報等のIoT 技術および機械学習等のAI技術を利用した故障予知機能や自動スケジューリング機能を有するシステムへと大きく進化する 過程にあります。 また、最近のDXの流れの一環で、工場の製造プロセスおよび研究開発の現場での デジタル化・自動化を行い現場の作業を効率化しようという流れが強まっています。 当社もこの流れの中で、研究開発の現場の効率化を目指すソルーションであるラ ボ管理システムLIMS(Laboratory Information Management System、ワークフローとデータ追跡・データ管理・データ分析・および電子実験ノート統合などの機能を備えた、ソフ トウェア)の提供をしています。

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