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[PR]予知保全 〜デジタル変革で製造現場を革新〜

新型コロナウイルスの感染拡大で、ものづくりの現場においても、従来以上にテクノロジーの活用による省人化や効率化が求められている昨今。IoTやデータ活用によって、生産ラインや工場設備の安定的な稼働を実現するとして注目の「予知保全」を特集します。

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工場のスマート化への取り組みは2020年も広がりを見せているが、成果を生み出せているところはまだまだ少ない状況だ。その中で、先行企業と停滞企業の“分断”が進んでいる。新型コロナウイルス感染症(COVID−19)対応なども含めて2021年もスマート工場化への取り組みは加速する見込みだが、この“分断”を解消するような動きが広がる見込みだ。

Special Contents

国内の工場設備の老朽化が進む中で、設備保全の負荷が高まっている。ただ、労働人口減少により、人手を増やして保全を強化することは難しい。こうした中で保全の負荷を軽減し、安定した操業と製品品質を守るためにはどういう取り組みが必要になるのだろうか。

製品・ソリューション

予知保全はメンテナンスの鍵であり、シミュレーションと予知保全技術の統合は重要課題である。そこで設備管理の予定外のトラブルとそれに伴う経営リスクを低減する、シミュレーション技術を組み合わせた予知保全ソリューションを紹介する。

デジタル化が進む中、予知保全の手法、戦略は改めて見直しのフェーズにあり、多くの産業プロセスで複数の保全ソリューションを組み合わせて活用している。その具体例と効果について、最新の予知保全・予測分析の導入事例でチェックしよう。

プラント設備や産業機械の異常・故障予兆検知、生産工程における不良品や異物の検出、またそれらの要因分析など、製造業でのAI活用が急速に進んでいる。8つのユースケースから、AI活用の可能性やAIがもたらす効果を探る。

製造業のAI分析は今まさに、転換期にある。ブラックボックス化しやすいベンダー任せの限定導入から、自社主導でAIを使いこなし現場のあらゆる課題を解決しようとする企業が増えている。その取り組みを左右するのがAI分析基盤の選定だ。

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