故障予知ソリューション

故障予知ソリューション Failure prediction solution FFT解析を使用した数学的なアプローチで機械や設備の状態を 可視化して故障や異常の予測や予知を実現 お客様にとって ・ 音や振動、電流値等の様々なデータをFFT解析することで、設備機械の状態分析が可能 ・ 膨大な高次元データ（1024次元、2048次元等）を用いたFFT解析により、従来不明だった相関の発見が可能 ・ 取得データを二次元的にマッピング化し、設備機械の状態を可視化が可能 エンドユーザーにとって ・ 人間では気が付けない異音/振動/過電流等、機器の状態をデータで可視化できます。 ・ 機械設備の故障を未然に防ぎ、大規模な損失を回避することができます。 ・ 機械設備のメンテナンスのタイミングを最適化できます。 故障予知プロセス ・ 既にお客様にて使用中の音や振動、電流値等のデータを基に、故障予知ソリューションを実現 ・ 音や振動、電流等のデータを未取得の場合、後付け可能なPoCキットを提供 正常範囲 動作時 停止時 注意範囲 ① 電流、振動等のデータを測定 ② 故障予知ソリューションで ③ 注意範囲のデータを抽出 （必要に応じてPoC用センサを提供） データ解析、マッピング →故障予知のアラートを発報 SG2200051a

ご提案製品 SMK製 故障予知ソリューション （開発中） SMK 提供範囲 データ解析・マッピングを中心としたソフトウェア/アプリを提供 お客様にてセンサデバイスを有していない場合は、SMKよりセンサデバイスも提供可能 センサー クラウドアプリ GUI 加速度 電流 通信 データ処理 振動 音 通信 共通 プラットフォーム *¹センサデータを取得 FFT解析・マッピング 注意範囲のデータを抽出 *¹：センサデータの種類は問いません 故障予知のアラートを発報 想定用途 以下用途などでも故障回避、設備機器の長寿命化に貢献します。 産業用ロボット エアコン 建物(給水ポンプ等) モーター (アーム部分など) 株式会社リョーサン techlab_customer_success@rsn.ryosan.co.jp お問い合わせはこちら 本パンフレットに記載されている会社名、システム名、製品名およびロゴは各社の商標または登録商標です。 記載内容は発行日の情報であり、予告なしに変更することがあります。 2023年9月発行 SG2200051a