時系列データ解析

予兆保全は故障を何日前に予測できれば十分なのか。部品調達7日なのに24時間前検知では間に合わない場合もあります。部品納期、要員手配、生産停止計画から必要な予測リードタイムを逆算する方法を解説します。

予兆保全AIで高負荷時や起動時に誤報が増える原因とは。設備故障だけでなく、負荷・回転数・品種・運転モードによる正常変動を考慮し、異常スコアや閾値を見直す方法を解説します。

予兆保全で振動・温度・電流など何を計測すべきか。とりあえず多数のセンサーを付けるのではなく、故障モード、物理現象、必要計測量、既存データの順に整理し、不足分だけ追加計測する方法を解説します。

PLCに電流・圧力・サイクルタイム等のデータがあるものの、予兆保全に使えるか分からない生産技術担当者向けに、故障モード、信号、保存周期、運転条件、保全履歴の5観点から既存データの成立性を確認する方法を…

予兆保全PoCをどの設備から始めるべきか。全設備を一律にAI化せず、故障時の影響、故障モードの検知可能性、データ取得可能性の3観点から、100設備をPoC候補へ絞る考え方を解説します。

故障履歴が数件しかなくても予兆保全は検討できます。5年間で故障5件の設備を例に、正常データを使った異常検知、故障予測との違い、追加計測やPoCの進め方を解説します。