特長

25年以上にわたる設備管理業務支援のノウハウと科学的根拠に基づいた手法を融合し、お客様の状況、段階に沿った実践的なソリューションを提供します。

設備管理業務は業界、業種、組織構成、ビジネスモデルに影響を受けるため、同業他社であっても管理項目や業務の進め方が異なり、各社で課題が大きく異なる事も珍しくありません。今求められている事は普遍的なフレームワークを参考にしつつも企業の状況、業務の段階に応じた課題の把握と適した製品と運用方法を見つける事にあります。

コンサルティングとプロトタイプ作成を同時並行で行い、運用も踏まえた改善を行います。

稼働監視や故障予測を行うには事前に電子化され、整理されたデータが揃っている事が必要ですが、現在の業務に忙殺されてしまい、そこまで手が回っていないお客様もいらっしゃいます。そのため、データの収集方法検討、電子化、見える化といった前段階での作業からプロトタイプ作成を行いつつ、取得するべきデータの確認や閾値の検討を支援しております。

お客様の目的、お持ちの資産を元に状態監視、故障予測の提案をいたします。

一口に設備の状態監視、故障予測といっても利用可能な手法は非常に多くあります。代表的な事例としてはセンサーから取得したデータを統計処理や機械学習を活用する事で予測する帰納的な方法とデジタルツイン、シミュレーションを活用した演繹的方法です。どちらにも一長一短があり、片方が優れているという事は言えません。そのため、ご相談、検討を通じてお客様にあった方法を提案させて頂きます。

用途例

蓄積された保全履歴の電子化から見える化、システム化までを実施	課題： ベテランの判断に頼っているメンテナンスの実施タイミングや導入から廃棄までのコスト、年度計画に必要とされるコストを簡単に確認できるようにしたい。 解決方法： 紙ベースのデータを電子化し、可視化した上で信頼性評価に基づく分析を実施。分析により故障が多く発生するであろうタイミングがベテランの判断基準と合致する事を確認。年度計画のコスト確認には積算システムとGISを組み合わせて予算や故障発生状況を可視化。
取得されている振動データから故障予測モデルを構築	課題： 設備管理に関するデータがほぼ記録されておらず、振動データとそれに紐づく故障情報のみ記録されていたため、手持ちのデータから何とか故障の可否を確認したい。 解決方法： 前処理された振動データと生データを組み合わせて予測をする事で高い精度での予測を実現。