今日の急速に変化する産業環境では、重要な機械をスムーズに稼働させることが不可欠です。edgeRX ソリューションは、メンテナンス関連のコストを削減し、機械の状態をリアルタイムで可視化することで、製造業者や販売業者がインダストリー 5.0 を実現できるよう支援します。
edgeRX による高度なマシンヘルスモニタリング
edgeRX は、産業機器の監視とメンテナンスに革命を起こすために設計された、高度な AI 駆動型ソリューションです。革新的なエッジ AI とセンサー テクノロジーを活用することで、edgeRX は機械の状態に関するリアルタイムの分析情報を提供します。これにより、最適なパフォーマンスが保証され、計画外のダウンタイムが大幅に削減されます。
edgeRX の利点は次のとおりです。
- 資産寿命の延長
- 効率的な技術者/リソースの割り当て
- 安全性の向上
- 計画外のダウンタイムの削減
計画外のダウンタイムのコスト
工業製造業では、計画外のダウンタイムは莫大なコストがかかります。電気、労働、生産量の損失に関連する費用は、年間数十億ドルに達する可能性があります。非効率的なメンテナンス プロセスは、多くの場合、修理時間の延長と高額なコストにつながります。スペア パーツの過剰供給、手動によるデータ収集への依存、技術者のサポートの一貫性のなさによって、この状況はさらに悪化します。
製造システム内のモーターについて考えてみましょう。「故障するまで稼働」メンテナンス戦略を採用している企業では、モーターが故障した場合に監視または修理するために数人の技術者を待機させている場合があります。ただし、モーターはポンプや往復運動機械などの他の機械と並行して稼働している可能性があります。モーターが故障すると、技術者はこれらの他の機械を診断して故障箇所を特定し、生産を遅らせたり停止させたりする必要があるかもしれません。
edgeRX エコシステムの各コンポーネントの概要については、以下を参照してください。
edgeRXプラットフォーム
edgeRX プラットフォームには、クラウド バックエンドで完全に自動化されたセンサー、ゲートウェイ、機械学習 AI が含まれています。仕組みは次のとおりです。
- データ収集TDK SensEI の専門家が製造環境を評価し、データ収集のためのセンサーの配置を推奨します。ユーザーがすでにデータ収集を行っている場合は、edgeRX AI がモデルを適応および改良し、学習内容を統合できます。
- モデル生成: 収集されたデータは分析され、トレーニングされた AI モデルに送られ、機械の動作状態または「健全な」状態が判断されます。劣化または故障が発生すると、異常としてフラグが立てられます。edgeRX AI は、マルチクラスの異常検出を実行し、さまざまな障害状態 (緩み、キャビテーションなど) を正確に識別できます。問題が検出されると、センサーはゲートウェイ デバイスに警告を送信し、ゲートウェイ デバイスはシステムに潜在的な問題を警告します。
- モデル展開: 1 ～ 2 週間以内に、データ収集が自動化されます。トレーニング済みの AI モデルをセンサー (エッジ) にインストールできます。展開されたモデルの機能は、環境に順応して学習するにつれて、時間の経過とともに向上します。
- 高度な状態基準監視 (CbM)
- edgeRXは、機械メンテナンスの第一段階として状態基準監視（CbM）を採用しています。edgeRX AIは、標準のISOフレームワークを超えて障害状態を検出し、ユーザーに機械のパフォーマンスに関するより深い洞察を提供します。CbMは、 コラボレー 機械が故障する環境を予測し、技術者に迅速な診断と正確な情報を提供します。 ケーススタディ edgeRX はエレベーター会社の年間の計画外ダウンタイムコストを 192 億 XNUMX 万ドル削減しました。
- 予測メンテナンス:
- 状態ベースの監視が発展するにつれ、センサー内のモデルは、機械の故障やメンテナンスの必要性を事前に検出できるようになります。これは、部品の欠陥や差し迫った故障の早期警告サイン、またはメンテナンス用品や定期点検の推奨となります。ユーザーは、希望する感度に合わせて予測を調整できます。
ご興味がおありですか? 以下のフォームにご記入いただくと、TDK SensEI の edgeRX ソリューションが計画外のダウンタイムの削減にどのように役立つかがわかります。
