データ

Aug 06, 2023

スポンサー付きコンテンツ別 | 2023 年 5 月 1 日

予測や期待される結果ではなく、データに基づいて意思決定を行うことで、機器に関してより正確かつ効率的な結果を生み出すことができます。センサーデータを収集し、部品の有無という狭い範囲をはるかに超えて役立つ情報に変えることができます。 この情報は、ユーザーが材料をいつ注文するかなどの重要な決定を客観的に行うのに役立ちます。 従業員、生産、メンテナンスのスケジュール設定。 生産ラインのアップグレードが必要かどうか、またいつ必要かを判断する。 もっと。

たとえば、データ インテリジェンス機能が限られた金属スタンピング作業を考えてみましょう。 コンポーネントを既存の機器に追加して、これまでアクセスできなかった情報を収集および解釈して、OEE の本質であるマシンの可用性、パフォーマンス、品質を理解することができます。 品質とパフォーマンスは次の方法で監視できます。光電センサープレス機から出た良品部品を数え、その数を生産された部品の総数と比較します。 マシンの可用性は、次の方法で簡単に監視できます。電流監視センサーモーターの電源ケーブルに取り付けられます。

電流監視データにより、機器のエネルギー使用量を追跡する機能も作成されます。 電流測定と供給電圧を組み合わせ、この結果を長期にわたって監視することにより、プラント管理者は機器の稼働コストをより正確に理解できます。 このデータは、どの機器の運用が最もコスト効率が高いかを示すだけでなく、既存の機器の保守および運用のコストと、エネルギー使用量の少ない新しい機器のコストを比較することで、将来の機器の決定に役立つ情報を提供することもできます。

従来、大手メーカーは振動の専門家に月次または四半期ベースでモーターとベアリングを分析させ、測定値を追跡し、故障が発生する前に積極的に問題を修正するよう努めてきました。 他の企業では、推定されたサービスニーズに基づいて定期的にメンテナンスを実施したり、故障した場合に単に機器を交換したりしています。 他の企業は、予知保全にデータを活用しています。これには、機械学習によるデータの分析が含まれます。振動センサーメンテナンスが必要な時期を判断し、オペレーターに警告することで、機器が故障する前に問題に積極的に対処できるようになります。

もう 1 つの例は、データを使用して圧縮空気システムの効率と稼働時間を改善することです。 追加することで振動、温度、電流センサーコンプレッサーモーターに加え、下流の圧力センサーと露点センサーまでのデータを経時的に分析して傾向を追跡することができます。 モーター温度が異常に上昇し始めていることをセンサーが認識した場合、技術者が直ちにコンプレッサーに派遣され、コンプレッサーをチェックすることができます。 または、モーターが頻繁に動作し始めてシステム圧力が大きく変化する場合は、空気漏れの兆候である可能性があります。 技術者は問題を即座に追跡し、過剰なエネルギー消費と出費を回避できます。

データを収集、分析、使用して生産効率を高め、有限のリソースを最大限に活用する機能により、自動化を次のレベルだけでなく、それ以上のレベルに引き上げることができます。

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