予兆保全及び設備管理業務の効果測定、品質改善を検討するお客様へお勧めの技術提案！ 大規模データや機械学習も活用！！
予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。 また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。 IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。 本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。
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基本情報
弊社にて提供しております ・カレンダー型設備管理システム：FLiPS ・信頼性/安全性/可用性/保全性評価ツール：RWB/AWB ・機械学習ツール：SPM を組み合わせ予兆保全を実現させるためにはどのようなステップで検討を進めて行く必要があるかを簡単にではありますが説明した資料となります。 説明の中には資料のページの関係上詳細が省かれている部分がありますが、詳細の説明をご希望される際にはお声がけ頂けます様お願い致します。
価格帯
納期
※お手持ちのデータや実施されたい範囲によって変動します。
用途／実績例
実績 ・組立製造業 ・半導体製造装置メーカー ・鉄道業界 ・化学系プラント ・電力関連企業
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企業情報
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。