予兆診断ソリューションについての、よくあるご質問をご紹介します。
設備からのセンサデータを用い、データマイニング（学習機能型自動検知）を行って設備の状態変化を検出し、ユーザーに注意を促すことができます。そして、状態変化に影響を与えているセンサを順位づけて提示することで、原因解析の支援をすることができます。
また、故障原因推定機能を用いて、故障発生時のメンテナンス記録などを登録しておくことで、故障予兆を検出した際に過去に起きた類似の情報を表示します。これによって、故障原因の推定からその対応までにかかる時間を短縮することが可能となります。
これまでは、経験や設備の設計値を検出条件として、状態判定をするものが多くありました。これらは、設備の稼働状態・環境などに合わせてそれぞれ設定が必要で、設定値の検討が困難となっていました。
本システムは、データマイニング機能によって、設備の稼働状態・環境ごとに学習データを自動で作成するため、複雑な検出条件を必要としません。
設備に発生している異常の種類、学習データの作り方によって検出の速さは異なります。例えば、突発的に発生する電気的な故障は、検出することができませんが、摩耗や圧力低下など約1カ月前からの検出事例があります。
すでに設備からデータを収集している場合は、そのデータを活用することが可能です。
検出したい異常や故障に対して、センサが不足している場合には、新たに設置する必要があります。
2週間程度でも検出は可能ですが、診断精度をあげるために、約1カ月分のデータを用いて学習することを推奨します。
エクセルやCSVファイル形式でデータをご提供いただき、目的とする設備の状態変化検出の可否を事前に評価します。
診断対象とするデータ量によりますが、パソコン1台から構築が可能です。
そのほかは、ご要望によってシステムを増強することができます。
