DXによる予防保全と予知保全のすすめ方

セミナー趣旨

DX（デジタル変革）は新しいテクノロジーであるIoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）の技術を用いて，戦略的な情報活用によって企業の根本的な変革を達成しようとするものです。

工場において，変革を待望されている業務は保全業務です。保全業務の情報の活用は，記帳や記録といった一部業務の支援に留まっていて，業務そのものを革新させる情報の活用については手が付けられないままできましたが，この保全業務がIoTによって業務革新できるようになってきました。

IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とはセンサーから直接的に自動的にデータを採取し，インターネットを介して収集してビッグデータにして解析し，問題解決する手法のことです。これによって濃密で詳細なデータが自動収集できるので（ビッグデータ），これを用いて保全業務を革新する方策を考えることができるようになりました。

保全方式は事後保全，予防保全，そして予知保全の３つに大別できますが，それぞれの保全方式にIoTを活用して保全業務を革新させるための方策を示すとともに，そのシステム化について具体的な事例を示しながら解説します。

なかでも，予知保全システムは機械設備の健康データを自動採取し，傾向管理グラフを自動作画させて現在の健康状態を把握しながら，健康データが保全値に達したら保全指示を発令して保全するようにするためのシステムです。また，予知保全システムはAI（人工知能）を活用すれば，機械設備の部位の病気診断への展開が可能なものです。

ここでは予防保全システムと予知保全システムの構築とその応用展開について詳しく講義します。
是非ご受講下さい。

セミナープログラム

1. DXとは？
   1. DXの定義
   2. DXのアプローチ
   3. DXの進め方
2. IoTとは？
   1. IoT
   2. ビッグデータ
3. IoTと情報処理
   1. センサーの知識
   2. 情報処理のながれ
   3. ビッグデータ
   4. 詳細な実態の分析
   5. 解決策
4. 保全業務の問題点
   1. マニュアル・インプットの限界
   2. 設備の健康実態が見えない
   3. 保全コストのコストダウンができない
   4. 保全マンのマインドが低い
5. 保全計画
   1. 設備のライフサイクル
   2. 設備の重要度とFMEA
   3. 設備故障確率とMTBF
   4. 保全計画の概要
6. IoTによる事後保全
   1. 自己故障診断と警報
   2. 故障発生時の状況と故障履歴
   3. 予備品の調達と在庫管理
   4. 事後保全の情報支援システム
7. IoTによる予防保全
   1. IoTでTBMのビッグデータを採取
   2. 運転情報とTBMビッグデータの相関
   3. MTBFとMTTRの探求
   4. 予防保全（TBM）システム
8. IoTによる予知保全
   1. IoTでCBMのビッグデータを採取
   2. 運転情報とCBMビッグデータの相関
   3. 傾向管理グラフ
   4. 保全値の探求
   5. 予知保全（CBM）システム
9. 予知保全の応用展開
   1. 新しい設備健康情報の探求
   2. 保全ビッグデータの新しい分析・解析法
   3. 機械設備の病名診断
10. DX（デジタル変革）
    1. データの活用
    2. 保全業務の革新

◎　質疑応答

セミナー講師

山口 俊之 氏
（株）戦略情報センターPOP研究所 所長

1944年生まれ，慶応義塾大学工学部電気工学科卒業。
（株）東芝勤務を経て，現在は（株）戦略情報センターPOP研究所所長として工場管理用LANやPOPシステムの構築支援に従事している。

著書：
『CIM時代のPOPシステム入門』（オーム社）
『やさしい現場情報化のすすめ』（日本工業出版）
『新しいコストダウン　8つの手法』（新技術開発センター）

セミナー受講料

43,000円（消費税込）※テキスト代を含みます。