故障する前に察知する ペリテックの設備状態監視ソリューション
センサ計測 × リアルタイム監視 × AI予兆保全
設備が止まってから修理する時代は終わりました。 故障する前に異常を察知し、計画的にメンテナンスする「予兆保全」が、製造業の競争力を左右します。 ペリテックは創業以来40年の試験・計測技術を活かし、センサ設置からAI解析まで一気通貫で設備状態監視を実現します。
システム概要図
センサで設備の状態を常時計測し、収集したデータをリアルタイムに監視。異常を検知したら担当者へ即時通知します。さらに AI が過去データを学習し、故障が起きる前に予兆を自動検出します。
なぜ「予兆保全」が必要か
工場の設備は24時間365日、休まず稼働しています。モーター、ポンプ、コンプレッサ…どれが止まっても生産ラインは動きません。そして設備はどれだけ丁寧に扱っても、使い続ければ必ず劣化します。
突発停止が起きると、生産ライン停止・納期遅延・緊急保守対応と損失が連鎖します。しかし実は、ほとんどの故障は「突然」ではありません。必ず事前に兆候があります。その兆候を見逃さなければ、故障を未然に防げるのです。
▼ 故障はこうして進む ― ベアリング故障の典型パターン
①ベアリング摩耗：微細な傷・摩耗粉の発生
②振動増加：周波数成分に異常が現れ始める
③発熱：摩擦熱が温度センサで捉えられる
④異音発生：可聴域の異音。巡回でも検知可能
⑤設備停止：突発停止・緊急対応・生産損失
③発熱・④異音の段階ではすでに損傷が深刻で、緊急対応コストが跳ね上がります。②振動増加の段階でキャッチできれば、余裕を持った計画交換が可能です。
問題は、人による巡回点検には限界があることです。夜間・無人エリア・広大な工場では、微細な初期変化を見逃すリスクが常にあります。だからこそ「センサが24時間監視する仕組み」が必要です。
どうやって異常を早期発見するか
設備状態監視（CBM：Condition Based Maintenance）とは、センサで設備の状態を常時計測し、温度・振動・電流・圧力などのデータから「今、設備がどんな状態か」をリアルタイムに把握する仕組みです。
設定した基準値を超えたり、いつもと異なる振る舞いを検出したりすると、担当者へ自動で通知が届きます。「異常が起きてから対応」ではなく、「異常になる前に手を打てる」状態をつくります。
▼ 4ステップで設備を守る
[センサ装置] → [データ収集] → [監視サーバ] → [異常検出] → [通知・対応]
センサからクラウドまでの全体像
どの設備を・何で監視するか
主要な産業設備に対して、温度・振動・電流など複数の計測項目を組み合わせて監視します。設備の種類や設置環境に合わせて最適なセンサを選定します。
| 監視対象設備 | 温度 | 振動 | 電流 | 圧力・流量 | その他 |
|---|---|---|---|---|---|
| モーター | ● | ● | ● | 絶縁抵抗 | |
| ポンプ | ● | ● | ● | ● | 吐出圧 |
| コンプレッサ | ● | ● | ● | ● | 油温・露点 |
| 制御盤 | ● | ● | 電圧・電力 | ||
| 搬送設備 | ● | ● | ● | 速度・トルク | |
| 空調設備 | ● | ● | ● | COP・効率 |
信頼性の高い計測基盤を採用
ペリテックは産業用途で実績のある計測プラットフォームを活用し、過酷な現場環境でも安定稼働するシステムを構築します。
NI CompactRIO
産業用リアルタイムコントローラ。-40〜70℃対応、過酷な現場でも信頼性抜群。
NI PXI
高速・高精度計測向けモジュラ構成。複数センサを同時・同期して収集できる。
LabVIEW
30年以上の実績を持つ計測開発環境。Webダッシュボード・クラウド連携も柔軟に対応。
異常はスマホに即時通知、いつでもどこでも確認できる
データは監視サーバに集約され、PC でもスマートフォンでも稼働状況・トレンドグラフ・アラート履歴を確認できます。異常を検知すると、メール・Microsoft Teams・LINE WORKSへ自動通知。担当者が外出中でも、設備停止になる前に迅速な対応が可能です。
「いつもと違う」を自動検出する
従来の閾値監視は「数値が基準を超えたら警報」という仕組みです。つまり、すでに異常が起きてから検知します。AI予兆保全は違います。過去の正常データをAIが学習し、「まだ閾値以下だが、いつもと違う」という微細な変化を検出します。故障の兆候を、より早い段階で捉えられます。
| 閾値監視 | AI予兆保全（推奨） |
|---|---|
| 設定値を超えたら警告 | 正常パターンからの逸脱を学習して検知 |
| 設定が簡単 | 導入・学習フェーズが必要 |
| 急激な変化を見逃さない | 緩やかな劣化進行も検出可能 |
| 誤報が多い場合あり | コンテキスト認識で誤報を低減 |
ベアリング劣化・モーター異常・ファン寿命・ポンプ故障など、閾値監視では見えなかった変化をAIが検出します。早期に気づけるほど計画保全のリードタイムが伸び、緊急対応のコストを大幅に削減できます。
導入で何が変わるか
突発停止の削減
故障前に異常を発見し、生産停止を未然に防止。計画外停止ゼロを目指します。
保全業務の効率化
巡回点検の削減と保全要員の負担軽減。限られた人員で広大な設備をカバーできます。
計画保全の実現
設備状態に基づいた最適タイミングでのメンテナンスにより、コストを最小化します。
設備寿命の延長
適切な整備タイミングの特定により、設備への負荷を低減し長寿命化を実現します。
データ活用・改善
蓄積した設備データを工程改善・品質向上・設計フィードバックへ活用できます。
意外な応用事例―「熊出没早期発見システム」
「設備の状態を常時監視して、異常を即座に知らせる」――このシステムの本質を突き詰めると、対象は設備でなくてもよいことに気づきます。
近年、全国で熊の出没件数が急増しています。農村部だけでなく市街地への出没も相次ぎ、自治体の担当者は「どこに出たか分からない」「夜間に気づけない」という課題を抱えています。
ペリテックが提案するのは、設備監視と同じ構造を使った熊出没早期発見システムです。
| 設備監視 | 熊検知 | |
|---|---|---|
| ①検知 | 温度・振動センサが設備の異常を検知 | サーマルカメラが熊の体温を検知 |
| ②可視化 | 稼働状況・トレンドをダッシュボードで表示 | 出没位置をマップ上にリアルタイム表示 |
| ③通知 | 担当者へメール・Teams・LINE WORKSで通知 | 自治体・猟友会・住民アプリへ即時通知 |
| ④審議 | 異常・故障履歴をデータベースに記録 | 出没履歴・行動パターンをクラウドに蓄積 |
対象が設備であれ熊であれ、「検知 → 見える化 → 通知 → 蓄積」の仕組みはまったく同じです。ペリテックのシステムインテグレーション力は、工場の壁を越えて社会のさまざまな現場に展開できます。
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現場の課題をヒアリングした上で、最適なシステム構成をご提案します。
