匠の保全の再現

匠が長年培ったノウハウや
五感による保全技術を再現

問題

  • 熟練保全員の定年退職による保全技術力低下
  • 予知保全に向けたデータ収集の為の最適なセンシング方法の選択
  • 設備劣化と相関のあるデータへの加工、データ分析能力の不足

提供価値

状態監視機器なら特定アプリケーションの予知保全機能をコンポーネントにパッケージングし匠の保全を再現。

騒音の中から設備の異常を聞き分ける聴覚やいつもと違う設備の揺れを感じ取る触覚など、メンテナンス要否の判断は経験値に依存します。こうした匠が長年培って得たノウハウや五感による保全技術を状態監視機器としてパッケージ化。“モータベアリング劣化検出” “モータ負荷アンバランス検出” “端子ねじ緩み検出”などのアプリケーションに最適なセンシング手段を確立し、匠が持つ五感を再現します。また、センサで収集した情報を理解しやすい数値や変化が顕著に表れるパラメータへ変換し、しきい値との比較で保全必要性の判断までサポートします。

匠の保全の再現(五感の追求) 匠の保全の再現(五感の追求) 匠の保全の再現(五感の追求)
匠の保全の再現(五感の追求)
匠の保全の再現(五感の追求)

モータや接続された
機器の異常状態を
デジタル化する技術

モータの異常にはモータ自体の軸受(ベアリング)摩耗や絶縁劣化、モータに接続される機器とのミスアライメント(軸ずれ)やアンバランスなど様々なケースがあり、異常を判断するには振動や温度、異音などの変化を勘・コツ・経験で読み取る熟練した技術が必要でした。

当社のセンシング技術を用いることでモータの様々な異常の検出、熟練が必要な異常判断を人に代わって行うことができ、誰でも簡単に異常の判断を実現することができます。異常内容によって適したパラメータを用いて、軸受摩耗は振動、絶縁劣化は絶縁抵抗、モータに接続される機器側の異常は電流診断での異常検出とデジタル化を行います。特に電流診断では異常状態をより顕著に見える化できるように、当社独自の『劣化度検出アルゴリズム』をモータ状態監視機器(K6CM)に搭載しています。

モータ状態監視機器(K6CM)

モータの故障モード

モータの故障モード

正常時の回転

正常時の回転

正常時のモータ電流波形

異常時の回転

異常時の回転

異常時のモータ電流波形
モータの回転軸に影響し、
ロータとステータ間のギャップの変化が電流に影響

劣化度検出アルゴリズム

モータや接続された機器の異常がモータ電流波形に影響を及ぼす特性を利用して、取得した電流波形データ全体に対して、理想のモータ電流状態である滑らかなサイン波からの乖離具合を数値化したものを、当社では『劣化度』と呼んでいます。ポンプのキャビテーション/エア嚙みや搬送設備の異物嚙み込みなどの異常を検出することができます。

また、モータの回転軸に影響する周波数成分の内、特定の周波数成分を顕著に捉えて数値化することで、定期的に発生するモータ回転軸のミスアライメントやアンバランスなどの異常検出に効果的であり、インバータノイズなどがある環境でも、感度良く異常を検出できます。この『劣化度』の数値により、熟練者の勘・コツ・経験に頼っていたモータの異常状態の発見をより簡単に把握することができます。

劣化度検出アルゴリズム

異常時において電流値の変化はみられませんが、
電流波形にはひずみが発生しています。

劣化度検出アルゴリズム

匠の五感(音・振動)「劣化度検出アルゴリズム」を再現した実演を 1分24秒でご紹介します。

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温度異常の
早期発見を可能にする
温度検出アルゴリズム

機器には様々な故障要因があるものの、多くの場合は最終的に温度の変化に現れます。保全員が現場で定期的にサーモビューワーを持って点検をするケースもありますが、温度の変化を精度よく捉えたり、周囲温度の影響などを加味し確実に判断するには勘・コツ・経験が必要になります。また熱電対を使い常時監視を行うケースもありますが、取得した生データをどのように分析するかは保全員のスキルに依存します。

温度状態監視機器(K6PM-TH)では、常時監視を可能にし、これらの保全員の五感やスキルに依存してきた異常分析や判断をデジタル化し、早期に精度よく温度異常を検出できる技術を搭載しています。

温度検出アルゴリズム
「温度検出アルゴリズム」動画

匠の五感やスキルを再現した「温度異常の早期発⾒を可能にする温度検出アルゴリズム」を 2分35秒でご紹介します。

さらに早期に精度高く異常を検知するためには、追加のアルゴリズムも用意しております。

到達温度予測アルゴリズム

現場課題

定期点検の間に異常が進行していて、異常検出が遅れ、発火・発煙・設備停止を引き起こしてしまうケースがあります。また、常時データ取得している場合でも、しきい値を超えてから現場に向かうと時間的余裕がなく、対処が間に合わないケースもあります。

詳細な技術論文についてはこちら

解決

温度上昇傾向から到達温度を予測し、異常温度を早期に判断。

到達温度予測アルゴリズム
「到達温度予測アルゴリム」動画

匠の五感やスキルを再現した「到達温度予測アルゴリズム」を 1分51秒でご紹介します。

差温検出アルゴリズム

現場課題

外気温度の影響を受ける環境下では、測定機器の正確な温度変化が計測できない。

周囲温度が変われば測定対象機器の温度も大きく変化

差温検出アルゴリズム

出典:気象庁 ホームページ

解決

センサ内部で周囲温度を測定し、測定機器の温度との差温を常時計算。機器の温度上昇のみを正確に捉え異常を判断。

差温検出アルゴリズム
「差温検出アルゴリズム」動画

匠の五感やスキルを再現した「差温検出アルゴリズム」を 1分50秒でご紹介します。

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