IoTを活用したベルトコンベアの予知保全システム

亀山電機、キヤノンIT ソリューションズ、toor、サイバネットシステムの4 社が共同でPoC(※1)を実施

 

 株式会社亀山電機(以下「亀山電機」)、キヤノンIT ソリューションズ株式会社(以下「キヤノンITS」)、株式会社toor(以下「toor」)、サイバネットシステム株式会社(以下「サイバネット」)の4 社は、ベルトコンベアに取り付けられた温度、振動などのセンサー情報に加え、ベルトの状態の2D,3D 画像をIoT で取得、分析し、正常運用時との変化を可視化したMAP をモニタリングすることで、故障に繋がる予兆をいち早く検知する予知保全システムのPoC を実施します。

■背景

 製造業における設備で使用される機械装置は、いずれも連続稼働での劣化により機能が低下し、突然の故障により、設備が停止、場合によっては、生産停止となり、それにより損失も多大なものとなっています。

 故障しやすい装置として、モータ・ファンなど大・中型回転体で使用されるベアリングや歯車、ベルトコンベア等が挙げられ、こうした装置の障害や異常の前兆となる変化を影響の小さな段階で検知し、対策を講じることのできる“予知保全”が可能となれば、想定外のシステム停止や機器の重大な損傷を防ぎ、稼働率向上、設備寿命の延長、交換部品の削減にも貢献できます。

 一方、予知保全のためには様々な個所へのセンサーの設置や、ベルトの状態を監視できる画像情報の取得も必要となり、分析対象の要素数(変数)が増大し多変量データとなることで、既存の手法では分析困難となります。

 今回のPoC では、センサー情報と画像の特徴データを合わせ200 以上の要素数となる多変量データを統合し、機器全体の稼働状況を俯瞰する事ができる新たなMAP 化手法を取り入れました。対象とするのは、資材や生産物の運搬など屋内外問わず様々な環境で利用されているベルトコンベアです。ベルトコンベアの日々のメンテナンスは現場担当者の目視を中心に行われていますが、頻度は少ないものの故障発生時はベルトの破断など重大なトラブルにつながることが多く、早急に予知保全が求められています。

 *参考画像は添付の関連資料を参照

 さらに、この手法により日々の機器の状態監視だけでなく、経年劣化に伴う状態の変化も可視化できるため、機器の区別なく一定周期で行っていたメンテナンスを、個々の機器の状態に応じて必要な時期に実施でき、故障発生リスクの低減、メンテナンスコストの最適化につなげる事が可能となります。

 亀山電機では、今回ベースとなる各社の技術を利用した、機器の故障予知保全サービスを2019 年度より開始する予定です。

 *以下は添付リリースを参照

 

 

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参考画像

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0496595_01.png

添付リリース

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0496595_02.pdf