設備装置管理ソリューション IoT×AIで設備のダウンタイム0を目指す！
IoT×AIで製造設備のコンディションを
集める・見える・予知する
IoTを活用して製造設備のデータを正確に把握、蓄積、活用することで
設備の安定稼働と保全活動の最適化を行い生産力アップにつなげます。
- step
- 01
各種IoTセンサーで
製造設備のデータを
集める!
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- 02
製造設備データの
見える化!
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- 03
集めたデータを解析し
不調を予知する!
このような課題はございませんか？
SetsuVisionは御社の課題に合わせてどのソリューションからでもスタートすることができます。
設備の稼働率は
現場の感覚でしかわからない…
結局人が側にいないと
パトライトにも警告音にも
気づけない。
稼働管理
- ●設備の稼働率や設備稼働状況をリアルタイムで見える化。
- ●データに基づいた正確な稼働率が把握できます。
- ●異常停止を検知して離れた場所にいる担当者にもアラートでお知らせします。
あります！
見える化
「そろそろ壊れそう」に
気付けるのはベテラン作業員だけ。
勘と経験に頼ってしまっていて今後が心配。
事後保全ばかりでまた計画遅れ。
なにか対策を打ちたい。
傾向管理
- ●部品の劣化傾向をデータで蓄積して見える化。組織としての保全経験値としてデータを積み重ねていくことができます。
- ●センサーデータ値の変化を監視し、一定値を超えたところでアラートでお知らせ。
設備停止前の保全につながり、予防交換に比べコストメリットも期待できます。
を察知
必要な情報を抽出・取得
計画・実績・故障の記録…
バラバラに保存されていて、
せっかくの保全データなのに活用ができない
設備異常に対応しても
記録はしたり、しなかったり。
保全カルテ
- ●設備情報、保全計画・実績、故障の対応記録など全てを一括管理。
日々の記録がノウハウとして蓄積され、保全の精度向上につながります。 - ●SetsuVisionの稼働管理・傾向管理と標準で連携。
異常検知→対応記録、計測値を点検値として取り込むなど保全記録化を促します。
設備から集めたデータをもっと活用して故障や劣化を予知したい！
AI予知保全
