設備予兆診断技術 2026/09/29

簡介

従来の製造業では定常業務として設備の巡回点検や保守を行うことが一般的だが、点検期間外に異常が生じたり、設備が停止することが多く、専門家やメーカーによる原因を究明に時間がかかり、生産能力に影響が出る場合もあれば、不合理な保守サイクルの設定で、コスト増となる場合もある。設備予兆診断技術は、AIに専門家の分析手法を学習させることで、大量かつ複雑なセンサデータを簡潔で直感的な設備状態情報に変換することができる。これにより、機械状態の正確な予測や異常状態の診断、リアルタイムでのフィードバックが可能となり、24時間体制のAI監視エンジニアを1名雇うのと同等の効果を得ることができる。

技術優勢及特色

カスタマイズ可能な設備の健康状態モニタリング

• ISO振動基準（空気圧縮機や機械などの振動）に基づき、設備の健康状態を把握。
• カスタマイズ可能な専用の健康指標で設備の寿命を正確に予測。

設備の健康傾向予測と最適な保守スケジュール

• 設備の健康状態の悪化傾向や余命を予測。予測誤差は10%以下（通常約20%）。
• 最適な保守スケジュールを提案し、設備の寿命を最低50%延長。

回転機械の自動故障診断

• 回転機械に起きやすい故障17項目（軸受の損傷、歯車の損傷など）を自動で診断。
• 故障診断の正確率は85%以上。
• 過去の実例では保守作業時間を最大30%削減。

產業應用及商機

• 可應用產業
• 電子、半導体、金属、石油化学、自動化、情報サービスなど、振動信号を収集しAI分析が可能なすべての産業。
• 應用實例
• 本技術は500台以上の機械設備に適用されている。提携先には台湾の代表的な半導体真空装置メーカーも含まれ、設備の耐用年数を50%伸ばすことに寄与した。また大手機械加工メーカーは穿孔加工に応用、工具の寿命を10%伸ばしている。また、グリーンエネルギー産業では、国有企業と提携、風力発電機のギアボックスの異常を発生1か月前に診断するなど、予知保全の効果を発揮している。