回転機械不具合
予兆検知サービス
VibSign™

コンセプト

壊れてからではなく、「壊れそう」を感知して保全

回転機械不具合予兆検知サービス

さまざまな工場設備において重要な役割を持つベアリングやモーターなどの回転機械。
AIとIoTの技術により異常をいち早く発見し、スムーズな工場運営を支援します。

回転機械不具合予兆検知サービス「VibSign」 紹介動画(3分35秒)

機械が故障する前にわかったら・・・・
こんな願いをかなえるのが、回転機械不具合予兆検知サービス「VibSign」。
回転機械のベアリングに付けたセンサーが機械の振動を収集。データを機械学習にかけることで、予兆をいち早く見つけ出し故障個所を特定できます。
ICTと機械学習で、より効率的な設備保全を実現します。

回転機械の劣化状態を管理し、故障発生前に部品を調達することで
保全時間とコストを削減する状態基準保全(CBM)を実現。
定期点検などの時間基準保全(TBM)では防ぐことが難しい
突発的な機械停止のリスクを軽減し、生産性を向上します。

VibSign導入イメージ

Vibsign導入後

対象機械例

モーターおよび、その動力を伝達するための軸受、ギア、プーリー等で構成された回転機械が対象です。

対象機械例

※VibSignは、BIPROGY株式会社の商標です。

導入メリット

壊れてからではなく、「壊れそう」を感知して保全

回転機械不具合予兆検知サービス

熟練者の不足や高齢化が課題となっている 工場設備の点検業務。
作業を効率化して人的負担を軽減するとともに点検の精度を向上します。

回転機械の管理負担を軽減し、
必要な修理作業やコストを最小限に抑えます。

①機械の状態管理を自動化
加速度・温度センサーを設置するだけで、人の手に頼らず
回転機械の状態を可視化します。

VibSignは、常に自動で回転機械の状態を検知し、機械が故障する前に適宜補修を行う状態基準保全
(CBM)が可能です。いち早く異常を捉え、計画的なメンテナンスにより運営リスクを低減するほか、
過剰な点検を削減し、保守不良などを防ぎます。稼働状態のデータはクラウド上で確認できるため、
工場内を移動する必要もありません。

②故障の予兆を高い精度で発見
AI学習により、高精度の正常・異常判定を行うとともに、
人為的な精度のばらつきを排除します。

正常時のデータをもとに、 VibSignが機械学習モデルを作成。モデルをベースとして収集した
加速度・温度情報と比較することにより、高精度の正常・異常判定が可能です。
見落としなどによる人為的なミスや、精度のばらつきを排除します。

メリット

お客様企業の検証で90%以上の判定精度を実現

※1:故障判定精度 90%以上はお客様検証事例で全てのケースで保証するものではありません。

③工場運営の大幅なコスト削減
機械の異常を早期に発見することで補修箇所を最小限に抑え、
部品にかかる費用や人件費を大幅に削減します。

VibSignを活用することで、適切なタイミングの補修により、部品交換を最小限に抑えるとともに
修理工数の削減が可能です。定期的に点検員を呼ぶことなく故障の予兆を検知するため、
点検のたびに必要だった人員確保の負担を減らし、人件費削減につながります。

※VibSignは、BIPROGY株式会社の商標です。

サービスメニュー

壊れてからではなく、「壊れそう」を感知して保全

回転機械不具合予兆検知サービス

工場の環境や規模の大小を問わず、稼働状態の可視化や
高精度な正常・異常の把握を可能にするサービスを活用いただけます。

回転機械状態監視(ベースライセンス)
+
加速度測定器(推奨品)
加速度・温度センサー、無線通信機(子機・親機)、
Edgeコンピュータ、LTEルーター

回転機械に加速度・温度センサーを取り付け、稼働状態を可視化します。
人の手を煩わせることなく遠隔から自動で監視できるため、
点検作業時間や広い工場内の移動回数を削減し、
本来の業務に集中することができます。

BIPROGYがご用意する高性能な加速度測定器は、
過酷な状況下でも安定したデータ収集が可能です。

加速度測定器は、防水・防塵、バッテリー駆動、無線通信を備えています。
センサー+無線子機はバッテリー駆動で2年以上連続稼働するため、電源のない場所にも設置可能。
無線子機と無線親機間はLoRa通信により数kmの通信が可能です。

「回転機械状態監視(ベースライセンス)」と組み合わせることで
ご利用いただけるサービスです。

モデル評価・報告書作成サービス

正常時と異常時の加速度データから機械学習モデルを作成し、報告書を作成。
正常・異常判定精度を評価・向上させます。

正常・異常自動判定

「回転機械状態監視(ベースライセンス)」に機械学習モデルを適用することで、
90%以上(※1)の高い判定精度で正常・異常の判定が可能です。見落としなどによる人為的なミスや
精度のばらつきを排除するとともに、故障の予兆を把握し、計画的なメンテナンスを可能にします。

※1:故障判定精度 90%以上はお客様検証事例で全てのケースで保証するものではありません。

※VibSignは、BIPROGY株式会社の商標です。

故障するどのくらい前に予兆を検知できるのでしょうか?

導入いただいたお客様の事例では約90日前に異常を検知しています。


自社の設備が対応できるか、どうすればわかりますか?

お客様の機械に対して加速度を測定し(1ヵ所あたり数分)、周波数を変換した波形から適用可否をご確認いただけます。


他の予兆検知システムと比べてどのような特徴がありますか?

加速度測定器がバッテリー駆動、無線通信、防水、防塵仕様のため、故障予兆の検証対象機械の設置環境に依存せず判定が可能です。機械学習を導入いただいたお客様の事例では、正常または異常の判定を90%以上の精度で実現しています。


どのようなデータを収集するのですか?

故障予兆の検証対象機械で収集した2週間分の加速度値をもとに機械学習モデルを作成し、正常・異常判定を行います。


状態基準保全(CBM)は時間基準保全(TBM)と比べてどのようなメリットがありますか?

機械の故障が発生する前に交換部品と保守員の手配が可能になるため、機械の停止時間を部品交換にかかる時間のみに抑え、生産損失と交換部品コストを最小化します。TBMでは検知が困難な突発的な異常の発生も、常時監視によって漏れなく把握可能です。また、部品交換の前後で正常・異常をリアルタイムに確認することができます。