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Hitachi

株式会社 日立パワーソリューションズ

保全管理の効率化による設備の安定稼働と生産性向上を支援する

故障予兆診断・故障時期予測分析 HiPAMPS / HiPAMPS-PRO

HiPAMPSは、設備から収集したセンサーデータを解析し、設備の「いつもと違う」を検知します。また、HiPAMPS-PROはHiPAMPSの機能に加え、過去のセンサーデータや故障履歴情報を解析し、将来の故障時期予測を行います。

高い稼働率が求められる機械・設備が想定外停止を起こすと、企業は多大なる損害を受けます。しかしながら、機械・設備の状態を監視するために収集したデータを有効活用できない場合や、コストの関係から自動状態監視を断念するなど、想定外停止を防げない設備は少なくありません。
「HiPAMPS-PRO」は、機械・設備から収集したセンサデータをデータマイニング技術によって有効活用し、機械・設備の状態変化をいち早くユーザにお知らせします。また、統計学や機械学習などを駆使したカサンテック社独自のアルゴリズムを活用することで、過去のセンサーデータ、機械設備の情報や故障履歴情報などを解析し、将来の故障時期リスクを数値化できる余寿命推定サービスを提供します。
このシステムにより、設備の状態に応じて適切な保全を行う状態監視保全(CBM:Condition Based Maintenance)の実現を支援し、想定外停止の回避、保守コストの低減に貢献します。また、現時点での故障時期予測(PdA:Predictive Analytics)を行うことにより、故障はいつごろ発生するかといったリスクの把握が可能となります。
お客さまの「設備がいつまで使えるのか?」や「故障の発生リスクを知りたい」などのニーズにお応えし、お客さま設備の稼働率向上に加え、保守計画や管理コストのさらなる低減に貢献します。

HiPAMPSの特長

データマイニング技術の採用

統計的データ分類手法を用いた「データマイニング機能」および、経験・知識を検出条件とする「しきい値判定機能」(オプション)を用いて状態変化を診断することができます。
〈特許第4832609号〉

選べる診断エンジン

診断対象とご要望に適した診断エンジンを以下から選択できます。

  • VQC:ベクトル量子化手法を用いた診断技術
  • LSC:局所部分空間法を用いた診断技術

※開発:株式会社 日立製作所

柔軟なシステム構成

パソコン1台からシステム構築ができます。また、要求機能・性能に応じてシステムを増強することができます。

ユーザフレンドリーなインタフェース

診断結果や機械・設備の状態を色分けして画面表示します。これによって設備の状態を視覚的に把握することができます。また、段階的な遷移によって、解析時の余分な手間を軽減します。
〈特許第5081999号〉

HiPAMPS-PROの特長

将来の具体的・詳細な計画が立てやすい

将来の故障リスクを数値化し可視化することで、具体的な保全計画が立てやすくなります。

稼働状況に応じた故障時期の見える化

設備の負荷情報の設定変更が容易にできるため、設備全体の負荷変動と故障時期との関係のシミュレーションが可能となります。

コンディションベース予測エンジンを採用

過去の稼働実績データが入手できない状況でも、解析結果から設備の余寿命(RUL)を計算します。
〈特許第05771317号〉

RUL:Remaining Useful Life

HiPAMPSとHiPAMPS-PROのシステム概念図

故障予兆診断・故障時期予測分析 HiPAMPS-PRO

予兆診断システムHiPAMPSの拡張機能

しきい値判定機能の併用〈特許第4832609号〉

エンジニアが考案した入力条件に従って、レベルや変化率などを検出する、しきい値判定機能を併用できます。これによって、突発的な設備の状態変化を捉えることも可能となります。また、設備の状態の説明が容易なため、次のアクションを決めやすくなります。

保守情報のデータベース構築と活用〈特許第5081998号〉

学習データを選択する際にデータベース化した保守情報を活用することで、より精度の高い予兆診断を実現します。

故障原因推定機能〈特許第05753286号〉

過去の故障やメンテナンスの記録とそれに関連するセンサーの情報を登録しておくことで、故障予兆を検出したときに過去に起きた類似の情報を表示します。これによって、故障原因の推定にかかる時間を短縮することが可能となります。

故障予測機能〈特許第05771317号〉

過去の設備の状態推移データから、予兆を検知してからの設備の稼働可能時間を推定し、故障発生時期の予測を行います。

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記載された特許・特許出願に関する表記は、2018年4月時点の状態を示すものです。
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