上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。
・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
・機械学習ソフトウェア:SPM
を組み合わせて、予兆保全を実現するための方法を以下の問題意識に紐づけた形で紹介をしております。
1.設備管理業務の効果確認
2.品質と設備状態の関係把握
3.設備更新の適切な時期予測
IoTの実現や設備保全の効果確認、モニタリングを行う上で基礎となる閾値の検討、品質と設備の関係性に関する基本的な情報、検討の進め方を説明した資料となります。
関連情報
【IoT】予兆保善及び品質と設備管理の因果関係検討の提案
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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。
技術資料vo.2『0からはじめるIoTで予知保全』
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※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
機器カルテの構築、設備の維持管理支援ソリューション
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1)各種情報のデータ化
設備情報や故障履歴、報告書をはじめとしたお持ちのデータ(紙やExcel、PDF、Access等、種々の形式)を電子データへ変換した上で一元管理します。
この場合、最初はその後の取り扱いが容易なExcelもしくはAccess形式で管理を行います。
2)整理・分類
複数の情報を電子データへ変換すると管理項目の重複や同じ意味を示すが文言が異なるといったデータの不整合が出てきます。
データの不整合の中で特に重要となるのが以下のような項目です。
・不具合/事故情報
・応急処置
・恒久対策
・不具合/事故が起こった際の影響
ここでは重複情報を無くすと共に上記項目の分類・コード化を行い解析実施に必要なデータの整理を行います。
3)解析
目的に応じた手法を選択し、分析を行います。
代表的な手法は以下の通りです。
・ワイブル分析
・ベイズ統計
・MCMC法
・テキストマイニング
・機械学習
・信頼性評価
4)管理項目の追加
分析実施の結果及び目的に応じて必要もしくは不足している項目を追加します。
設備台帳整備の支援、設備の維持管理支援ソリューション
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1)各種情報のデータ化
設備情報や故障履歴、報告書をはじめとしたお持ちのデータ(紙やExcel、PDF、Access等、種々の形式)を電子データへ変換した上で一元管理します。
この場合、最初はその後の取り扱いが容易なExcelもしくはAccess形式で管理を行います。
2)整理・分類
複数の情報を電子データへ変換すると管理項目の重複や同じ意味を示すが文言が異なるといったデータの不整合が出てきます。
データの不整合の中で特に重要となるのが以下のような項目です。
・不具合/事故情報
・応急処置
・恒久対策
・不具合/事故が起こった際の影響
ここでは重複情報を無くすと共に上記項目の分類・コード化を行い解析実施に必要なデータの整理を行います。
3)解析
目的に応じた手法を選択し、分析を行います。
代表的な手法は以下の通りです。
・ワイブル分析
・ベイズ統計
・MCMC法
・テキストマイニング
・機械学習
・信頼性評価
4)管理項目の追加
分析実施の結果及び目的に応じて必要もしくは不足している項目を追加します。
データマイニング・IoT技術利用の設備保全&製造品質管理システム
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※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。
【IoT】これから始める予兆保全初心者パック
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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。
データマイニング・IoT技術利用の設備管理及び品質との関連性評価
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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。
データマイニングを活用した品質の関連性及び寿命予測
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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。
説明可能な機械学習ソフトウェアのセミナー資料をプレゼント!
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SPM(Salford Predictive Modeler)とはアメリカサンディエゴにあるSalford社によって開発された機械学習ソフトウェアです。
以下4つの強力な分析エンジンが搭載されています。
1.CART
2.MARS
3.TreeNet
4.Random Forest
ツールとしての活用だけではなく、分析エンジンを活用して構築された分析ロジックはCやjavaといったプログラム言語として出力する事が可能であるため、お持ちのシステムへ組み込む事も可能です。
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