異常検知・故障＆劣化予測 - AI×IoT

異常検知・故障予測

状態基準保全（CBM）によるメンテナンスの最適化に向けて

必要なのは、
「メンテナンスをより最適化したい」
という情熱だけ。

わたしたちはデジタル空間で、
その “熱い想い” を具現化します。

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CBM導入への課題に直面していませんか？

マクニカでは、
CBMを簡単に構築できるシステムの紹介や、
導入のご案内をしています。

メンテナンスの最適化に向けて

こんな問題起きていませんか？

突発故障に対応するための

「過剰な部品ストック」
「無駄な人員配備」

メンテナンス属人化による

「業務のバラツキ」
「後継者不足」

予期せぬ故障による

「高額なメンテナンスコスト」
「ダウンタイム長期化」

マクニカならまるっと解決！

課題設定からテクノロジーの活用方法、最適なアプローチまで、すべてサポートいたします。

マクニカだからできること

企画から運用までの
伴走型サポート

目的・課題の明確化からデータ収集、分析、AIモデル構築、実運用までワンストップでサポート。実運用を最速で実現します。

1

ドメインナレッジを
理解したデータ利活用

設備ごとのメカニズムや物理現象など、ドメインナレッジを理解し、最適なアプローチでデータ利活用を実施、支援します。

2

AIシステムの構築
＆運用管理

お客様がメンテナンスの最適化だけに集中できるよう、本番環境にAI を導入した“後”の運用管理まで伴走します。

3

メンテナンス最適化フローと、やるべきこと

異常検知・故障予測　対象ドメイン

さまざまな業界での実績があります。

大型船舶

半導体製造装置

加工機

産業用ロボット

コンプレッサ

鉄道

風力

電力

異常検知・故障予測　事例

社会インフラ設備×ダウンタイム削減（船舶）

対象機器	大型船舶（コンテナ船／自動車船／ばら積み貨物船／LNG船）の駆動設備
モニター項目	・主機／過給機／ボイラ／タービン／清浄機／ポンプなど設備ごとに温度、流量、回転速度、負荷、出力　など・外乱要因（海水温度、風速、深度、風向、運航状態、海流、燃料、造波抵抗、摩擦抵抗、造渦抵抗　など）
システムの特徴	・発電プラントのように複数の大型設備が連携して間欠動作で駆動している・保全点検箇所が非常に多く常に監視が求められる・海上の状態、運航状態やポジション、燃料、など設備に影響を与える変動要因が多い・故障発生時に次の寄港までは運航できる耐久性を求められる
ケアすべきポイント	・船舶の駆動設備のメカニズムや物理的な影響を考慮した解析・船舶の運航状態／航路／ECA／天候など様々な変動要因を考慮したモデリング

大型産業装置×ダウンタイム削減

対象機器	半導体製造装置
モニター項目	・ウエハー搬送ロボット：ベアリング異常・真空ドライポンプ：異物付着・ステージの劣化