上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。
この資料では振動データを用いた予測の手法とユーザー事例を分かりやすくご紹介します。
※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。
関連情報
『データマイニングによる異常検知と故障予知ソリューション』
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【受注実績(一部)】
■電力会社向け保全プログラムの導入
■地方自治体向けリスク評価を含む保全カレンダシステムの構築と導入
■電力会社向け回転機に対する検査結果及び故障履歴に基づく故障率推定と保全計画への反映
■建設会社向けMT法に基づく機器特性の分類及び寿命推定と保全計画への反映
■射出設備における故障率推定と保全方式の検討及び計画への適用
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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。
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。
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。
『振動データを用いた故障時期予測』
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【分析方針】
・定期的な計測に基づく相関分析
・常時の計測に基づく相関分析
・故障履歴に基づく分析
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