兆候を、止まる前に捉える
振動・温度・電流の変化と稼働履歴を照合。異常パターンを学習し、設備の健全性スコアと故障リスクを見える形にします。
設備状態の推移注意域への接近
状態の変化を確認し、点検判断につなげます
突発停止を減らす
予知保全の仕組み
設備が止まってから原因を探すのでは遅い。振動・温度・電流などのセンサーデータと稼働履歴を読み解き、故障の兆しを保全担当者が動けるアラートに変えます。
明石・神戸を中心に、兵庫県の工場保全を支援します
故障予測の設計
センサーデータから、異常の兆しを読む
設備異常検知は、現場の通常運転を知るところから始まります。設備ごとの癖や運転条件を踏まえ、予測の根拠が追えるモデルを組み立てます。
現場の信号を活用
既設センサーや制御機器のデータを確認し、追加計測の要否を整理します。
予測期間を業務に合わせる
部品の手配や点検に必要な時間から、実務で使える予測リードタイムを決めます。
保全計画の最適化
点検の優先順位を、判断できる形に
故障リスクだけを高く表示しても、現場は動けません。点検可能な人員や部品の納期、停止時の影響を加味して計画を整えます。
アラートは、次の行動まで設計します
通知の数を増やすことが目的ではありません。誰が、いつ、何を確認するかまで決めて、誤報と見逃しのバランスを現場に合わせます。
予知保全の運用設計で大切にする考え方
通知条件重要度に応じたしきい値と確認手順
担当者へ共有保全体制に合わせた通知先と伝達方法
対応履歴判断と点検結果を記録し、次の改善へ
対象業種と適用範囲
設備の特性と保全体制に合わせて
Warashina Vision G.K.は、明石・神戸の製造現場と経営層の間に立ち、データを日々の保全判断へつなげます。産業機械メーカーの製品監視、重工業の大型設備、設備工事会社の保守対象まで、設備ごとの記録と点検手順を確認して対象範囲を定めます。既存の定期点検は残し、予兆情報を優先順位づけに加える進め方です。現場で続く運用を重視します。
まずは対象設備と、止まった際に困る工程をお聞かせください。
産業機械メーカー
出荷後の稼働状況や保守記録を活用。
重工業
重要設備の状態変化を継続して把握。
設備工事会社
保守対象ごとの点検判断を支援。
導入前の確認事項
予知保全AIについて
データや設備の状況に応じて、対象範囲と進め方を一緒に整理します。
センサーを新しく設置する必要がありますか？
既設センサーと記録データを先に確認します。不足する信号がある場合に、追加計測の必要性を整理します。
故障履歴が少ない設備も対象になりますか？
稼働状態の変化を捉える方法を検討できます。使えるデータと設備条件を確認して適用範囲を判断します。
既存の定期点検は置き換わりますか？
定期点検を前提に、点検順や確認箇所を補う設計が基本です。安全上の基準は維持します。
相談時に用意しておく資料はありますか？
設備一覧や点検記録があれば話が進みやすくなります。まずは現在の課題からお聞かせください。
保全現場の課題をお聞かせください
設備の状況を伺い、検討するデータと進め方を整理します。