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。
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。
・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 | お問い合わせください |
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| 納期 |
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※ 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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