- 機械設備の故障、破損を未然に防ぎたい ➝Click
- データから不良・異常発生の兆候をリアルタイムに検知したい ➝Click
- 設備の老朽化に伴う改善（タクトタイム改善、品質安定など）をしたい ➝Click
- 設備停止や予期しない部品交換が発生する前に不具合の予兆を検知して、効率的な保全とコスト削減を図りたい ➝Click
- 熟練検査員にしかわからないような外観異常を一般化させ、検査業務を時短、省力化したい ➝Click
検査・計測 各種センサーソリューション
振動を監視し機械設備を予知保全
機械設備の振動をウォッチして異常発生の予兆を発見することにより、適切なタイミングでの保全を実現します。
課題: 機械設備の故障、破損を未然に防ぎたい
概要: 6軸センサーによるデータ収集、故障データ無しの機械学習
独自アルゴリズムによる劣化指標表示
■特徴
オールインワンパッケージで予知保全の運用が導入後すぐに開始可能
概要: 6軸センサーによるデータ収集、故障データ無しの機械学習
独自アルゴリズムによる劣化指標表示
■特徴
オールインワンパッケージで予知保全の運用が導入後すぐに開始可能
検査・測定ソリューションのまとめ資料が無料でダウンロード可能
ダウンロードはこちら データ分析 AIデータ分析
生産現場のデータを分析し効率化・品質向上に活用
製品不良や設備異常の発生データを分析、原因を特定し、ものづくりを改善します。
課題: データから不良・異常発生の兆候をリアルタイムに検知したい
概要: リアルタイム診断とオフライン分析の両輪でものづくりをリアルタイムに改善
AI技術と様々な統計手法により、生産現場のデータ活用を実現
■特徴
1.リアルタイムでの検証と蓄積データなどによる事後分析を併用
2. 各種の分析手法を用いて予防保全、品質向上など多様な目的に応用可能
3. AIを活用し、人に依存しない管理、予防保全を実現
4. 見やすいインターフェイス、直感的な操作による使いやすい分析を実現
概要: リアルタイム診断とオフライン分析の両輪でものづくりをリアルタイムに改善
AI技術と様々な統計手法により、生産現場のデータ活用を実現
■特徴
1.リアルタイムでの検証と蓄積データなどによる事後分析を併用
2. 各種の分析手法を用いて予防保全、品質向上など多様な目的に応用可能
3. AIを活用し、人に依存しない管理、予防保全を実現
4. 見やすいインターフェイス、直感的な操作による使いやすい分析を実現
生産現場の様々なお悩み一度弊社にご相談ください！！
ダウンロードはこちら 設備リニューアル
老朽化した設備の部分更新、改造により作業品質・効率を改善
長年活用してきた機械を制御装置などのIT化や自動化、最新設備との連携により作業効率や製品品質の向上を図ります。
課題: 設備の老朽化に伴う改善（タクトタイム改善、品質安定など）をしたい
概要: 設備・制御盤・PLC・サーボモータ・PC・計測器のリニューアル
■特徴
1. 制御盤内機器のリニューアルを伴う作業フロー全体の改善
2. 開発・運用プラットフォーム統一による保全、メンテナンスの効率化
3. 繰り返し精度が高いロボット活用によるタクトタイム、品質の改善
4. 人件費削減および生産性・作業性向上による費用対効果の提唱
概要: 設備・制御盤・PLC・サーボモータ・PC・計測器のリニューアル
■特徴
1. 制御盤内機器のリニューアルを伴う作業フロー全体の改善
2. 開発・運用プラットフォーム統一による保全、メンテナンスの効率化
3. 繰り返し精度が高いロボット活用によるタクトタイム、品質の改善
4. 人件費削減および生産性・作業性向上による費用対効果の提唱
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超早期機械故障予兆検知システム
AEセンサで重要な生産ラインを広範囲に監視し、ライン停止のリスクを最小化
高周波計測により振動センサ、温度センサよりも早い段階で異変を検知し、部品交換・故障停止などを低減します。
課題: 設備停止や予期しない部品交換が発生する前に不具合の予兆を検知して、効率的な保全とコスト削減を図りたい
概要: 対象物質別AEセンサで従来より早期の故障予知を実現
※AE （Acoustic Emission）：材料が変形あるいは破壊する際に、内部に蓄えていた弾性エネルギーを音波（弾性波、AE波）として放出する現象
■特徴
1. 金属材料の塑性変形、亀裂、摩耗時に発生する微小振動を監視
2. 振動センサでは検出できない微小振動を捉え、トラブルに至る前の初期段階で故障予兆を検知
3. FFT解析不要で単純比較による予兆検知が可能 ※FFT解析:微小な異常を検出するための周波数解析
概要: 対象物質別AEセンサで従来より早期の故障予知を実現
※AE （Acoustic Emission）：材料が変形あるいは破壊する際に、内部に蓄えていた弾性エネルギーを音波（弾性波、AE波）として放出する現象
■特徴
1. 金属材料の塑性変形、亀裂、摩耗時に発生する微小振動を監視
2. 振動センサでは検出できない微小振動を捉え、トラブルに至る前の初期段階で故障予兆を検知
3. FFT解析不要で単純比較による予兆検知が可能 ※FFT解析:微小な異常を検出するための周波数解析
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外観検査装置システム
人が目視でやってた検査を外観検査機で省人・省力化
熟練者による目視検査でしか判別できなかった、微細なキズ、打痕、変色等を画像センサやAIを用いて画像判別します。
課題: 熟練検査員にしかわからないような外観異常を一般化させ、検査業務を時短、省力化したい
概要: 検査手法には様々なものがあり、ビジョンセンサによるパターンマッチング方式、
測距センサによる長さ、厚みの計測、機械学習やディープラーニングによるAI手法等があります。
■主な検査対象：
プラスチック成型品、ゴム製品、メッキ製品、半導体ウェハ等々
概要: 検査手法には様々なものがあり、ビジョンセンサによるパターンマッチング方式、
測距センサによる長さ、厚みの計測、機械学習やディープラーニングによるAI手法等があります。
■主な検査対象：
プラスチック成型品、ゴム製品、メッキ製品、半導体ウェハ等々
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