設備機器の振動データ分析から故障を早期発見

工場内の設備機器は、一部分の故障でラインが全て停止してしまうなど大きな損失につながる。不具合のある箇所を早期に発見できるようにIoT(モノのインターネット)を活用した機器の状態監視が注目されている。

IMVとNTTテクノクロスは、IoTにより取得した振動データの診断結果を見える化する「ラムダバイブロ分析システム」を共同で開発し、2018年3月にIMVが受注を開始する。設備機器に設置したセンサーの振動を収集・解析し、機器の状況を一目で分かるように表示することで故障の早期発見に役立てる。

機器の状態が悪化すると、異音・熱・振動などが発生する。これらを早期に発見することができれば、利益損失を最小限に抑えることが可能だ。この予知保全として様々な機器が用いられているが、振動計測は世の中で最も広く採用されている方法である。そこで、振動関連機器を長年開発・販売してきたIMVの解析ノウハウと、NTTテクノクロスの見える化技術をベースに、機器の問題を早期に発見できるシステムを共同開発することになった。

工場内では、広大な敷地で様々な機器が稼働しているため、異変のある機器の場所を特定するには時間を要する場合がある。ラムダバイブロ分析システムは、導入企業の機器配置図に合わせてどの場所のどの機器に異変があるのかを表示して誰でも一目で認識することを可能にする。

また、故障した機器の設置場所だけではなく、その機器のどの部分に故障が生じたかを把握するために、あらかじめセンサーを複数個所に設置することで故障箇所をより細かく特定できる。さらに、収集されたデータが「注意が必要」「危険な状態」となる値を超えるとシステムから自動でアラートメールが送信される。

設備機器の振動データ分析から故障を早期発見できる工場IoTソリューション「ラムダバイブロ分析システム」を2018年3月に受注開始

カテゴリー: 情報通信 , ロボット , 製造   

大島 純一郎

大島 純一郎Author

証券系システムエンジニアやIT系資格対策問題集の編集、IT系Webメディアの編集記者などの経歴を生かして、企業向けIT関連の記事制作に携わる。専門は、IT、金融、医療分野。医療情報システムの企画/構築、運用に関する知識を有する専門者としての資格、医療情報技師、情報セキュリティアドミニストレータの保有者。

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