予兆診断ソリューションについての、よくあるご質問をご紹介します。
設備からのセンサデータを用い、データマイニング（多変量解析）を行って設備の状態変化を検出し、ユーザーに注意を促すことができます。そして、状態変化に影響を与えているセンサを順位づけて提示することで、原因解析の支援を行うことができます。
また、過去のセンサデータ、機械設備の情報や故障履歴情報を解析することで、将来の故障時期を予測できます。
これまでは、経験や設備の設計値を検出条件として、状態判定をするものが多くありました。これらは、設備の稼働状態・環境などに合わせてそれぞれ設定が必要で、設定値の検討が困難となっていました。
本システムは、データマイニング機能によって、設備の稼働状態・環境ごとに学習データを自動で作成するため、複雑な検出条件を必要としません。
設備に対し発生している異常の種類、学習データの作り方によって検出の速さは異なります。例えば、突発的に発生する電気的な故障は、検出することができませんが、摩耗や圧力低下など約1カ月前からの検出事例があります。
すでに設備からデータを収集している場合は、そのデータを活用することが可能です。
検出したい異常や故障に対して、センサが不足している場合には、新たに設置する必要があります。
２週間程度でも検出は可能ですが、診断精度をあげるために、推奨約1カ月分のデータを用いて学習を行います。
エクセルやCSVファイル形式にてデータをお貸しいただき、目的とする設備の状態変化検出の可否を事前に評価実施します。
診断対象とするデータ量によりますが、パソコン１台から構築が可能です。
そのほかは、ご要望によってシステムを増強することができます。
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