レトロフィット

レトロフィットで
既存設備に新たな機能
「予知保全」を宿す

問題

  • 既存設備への設置工数
  • 最適化された既存設備への予知保全機器の設置による生産への影響

提供価値

状態監視機器なら後付性を考慮したユーザ目線の使いやすさを実現しているため、既存設備にレトロフィット。

あらゆるファシリティ設備や生産設備は装置メーカや盤メーカによりユーザごとに最適化されており、無駄なくムラなく作り込まれています。そのため設備に新たな機能を追加するには大掛かりな改造や工事が必要となり、多くの手間やコストが発生してしまいます。さらに、機会損失を発生させない生産が求められる中、このような大きな改造は従来機能を損ないかねず、予知保全実現に向けて二の足を踏んでしまうケースは少なくないと思います。

そこで、状態監視機器はレトロフィットをコンセプトの一つにし、既存の設備への機能追加が簡単になるようなコンセプトで設計。新たな機能の追加に伴う“設置”、“検証”、“設計”、“運用”にかかる保全員の手間を最小限に抑えるようにデザインしています。これは単なるレトロフィットという既存設備の機能追加だけではなく、保全という重要な仕事を担っている保全員の活動に寄り添ったデザインです。

Setting 簡単設置

Setting簡単設置 Design迅速設計

Design 迅速設計

ハートフィットな
コンポーネント

ハートフィットなコンポーネント

Testing 安心検証

Testing安心検証 Operation効率運用

Operation 効率運用

Design 迅速設計 インバータ環境での
周波数分析技術により
既存設備に簡単導入

定期的に発生するノイズ影響を
削除し、感度よくモータ異常を
検知

インバータ駆動やノイズが多い環境下では電流にノイズが乗ってくるため、電流要素でのモータ異常検出は難しく、既存設備へのレトロフィットな機能拡張は多くの障壁がありました。そこで、ノイズ成分を除去しながらモータの異常成分のみを抽出する技術を開発し、ノイズの多い環境下でもレトロフィット機能拡張を可能としました。電流値や電流波形の監視では含まれているノイズ成分がわからないため、異常の有無が判断不可。 そこでx軸:時間[s]、y軸:電流[A]で測定される電流波形を周波数解析すると、x軸:周波数[Hz]、y軸:振幅[A]で表すことができ、含まれるノイズ成分が判明。 ノイズ成分を明確にすることでインバータ駆動やノイズが多い環境下でのモータ異常の検出を可能としました。

回転軸に影響する成分

(1)振幅1A 周波数30Hzの正弦波成分

(1)振幅1A 周波数30Hzの正弦波成分

(2)振幅0.5A 周波数90Hzの正弦波成分

(2)振幅0.5A 周波数90Hzの正弦波成分

劣化度検出アルゴリズム

モータの電流波形を周波数解析し、モータの駆動周波数に対する異常の周波数成分の割合を数値化し、劣化度2というパラメータで異常を検出。回転軸に影響する成分を抽出し、インバータノイズ成分は除去することでインバータ制御でも安定した計測を実現します。

劣化度検出アルゴリズム

「劣化度検出アルゴリズム」を再現した実演を 1分23秒でご紹介します。

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Operation 効率運用 自動しきい値設定
技術により設計・
運用工数の大幅削減

盤内状態や周囲温度に応じて、
最適な警報しきい値を
自動算出し既存設備に簡単導入

盤内機器の温度監視で難しいのが最適な判定しきい値の決定です。機器構成、稼働状態に加え周囲温度変化により盤内温度は時々刻々と複雑に変化するため、既存装置に1つ1つセンサをつけてしきい値を決めていくのは非常に工数がかかりノウハウも必要な作業です。

K6PM-THは90°の超広視野角レンズで機器を面( 測定エリア)で計測しますが、その想定エリアを細分化して、機器ごとにしきい値の設定を自動ででき、異常の判断をすることが可能です。(しきい値自動設定例、トランス:90℃ 、電源:75℃ 、動力線:55℃など)設備通常運転時の各機器の正常温度を学習し、それぞれの機器に応じた最適なしきい値を自動で算出するアルゴリズムにより実現しています。

しきい値設定の工数を大幅に削減でき、また今まで保全員の勘や経験に基づいていたしきい値の判断を標準化することで保全業務の効率化にもつながります。既存の装置にK6PM-THをつけるだけでこのような温度常時監視システムを簡単に構築できることがオムロンユニークな技術です。

測定エリアの警報しきい値を自動最適化技術
熱画像を16セグメントに分けてしきい値設定が可能

熱画像を16セグメントに分けてしきい値設定が可能

自動しきい値設定アルゴリズム

装置ごと、構成機器ごとに盤内の温度プロファイルは異なります。また、経験の浅い保全員はどのようなしきい値を設定すればよいか分からない場合があります。K6PM-THは正常稼働状態の温度履歴を用い、発火リスク温度に達しないように装置ごと、構成機器ごとに最適なしきい値を自動算出します。

警報しきい値自動設定アルゴリズム
「到達温度予測アルゴリム」と「差温検出アルゴリズム」動画

「自動しきい値設定アルゴリズム」を 1分28秒でご紹介します。

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