締切済み

予兆保全

2017/09/15 15:24

インダストリー4.0　IOT　の導入機会の売り文句である＞ようやく低コストで最新テクノロジーを手にすることが可能な＞時代となった。＞今はインターネット技術が成熟し、無線ネットワークの普及と通信費の＞低価格化が進んだ。最近、どんな情報誌（メディア）でもIOT分野が活気づいた形で報道されていますが・・・ IOTの流れで予兆保全に取り組んでいます設備スタッフとしてではなく製造スタッフ側のアプローチとしてですが。個人的にドローンなどを楽しんでおり、民生用は驚異的にセンサー、モーター、カメラ類の低価格化を感じております。（深センパワーか）クラウドファンディングでも目標スペックがリリース時には時代遅れになるぐらい。恐ろしく短時間で新製品のリリースおよび低価格化が続いております。しかしながら業務用となると品質要求の高さゆえか　IOT関連機器の低価格化の流れ・・・感じません。見積りをとっても　この数年驚異的に安くなった感はありません。・・記憶媒体を除き。結局は、この記憶媒体の低価格化一点にすがる形で「M2Mの延長線上で　データ蓄積はじめようかな。配線しておこう」程度の話にとどまりそうです。 -----------質問ですが------------ 1.低価格化を実感して「製造現場のIOT導入」を進めている方、いらっしゃいますか？？どの点に低価格化を感じますか？ 2.インターネット回線は無線でしょうか？有線でしょうか？ 3.成功事例が皆無で効果も見込みづらいため　先行投資のようなトップダウンで無い限り　本格導入は予算的に厳しいかと思いますがどのような形で予算を確保しているのでしょうか？ 4.個々の要求に見合ったAI（データマイニング）システム、確立できる見込みはありますか

noname#230358

機械保全
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noname#230359の回答

noname#230359

2017/09/16 14:48 回答No.8

回答（3）です生技の初心者さんからの質問とタカをくくっていたら、それなりの専門家さんじゃあないですか？失礼しました質問タイトルが「予兆保全」だったし https://service.macnica.co.jp/library/119681 http://www.ysknet.co.jp/news/16/news_products/20160907.html 予兆保全するのに必須なのは振動センサ　　＜必ずしもIOTは必須ではない https://www.onosokki.co.jp/HP-WK/products/keisoku/soundvib/vc2200.html http://svmeas.rion.co.jp/products/10008/UV150009 http://www.showasokki.co.jp/product/01/ 先ず何よりコレが高価そして振動センサヘッドを何処に取り付けるのか？コレの確定作業の人件費だけで振動センサ本体価格より高価になるそれをAIにやらせる？可能かも知れないが振動センサを取り付けた機械が実際に故障するまでAIでもムリっぽい次の故障の予兆は検出してくれるかも知れないが単体のポンプとかならメーカでも振動試験とかしてるのでそれなりに検知可能かも知れないがそんな単純な装置は少ないなので、センサ取り付け場所は数回以上にわたって付け替えて最適場所を探し出す必要がある　適当にその辺の着けやすい場所に付けるだけで済めば良いのだけれどなので、そこまでの金額（事前調査とかのエンジニアリング費）はネットワークインフラ金額を遥かに超えたりする俗に、段取り八分とか言いますが事前エンジニアリング費が総予算の８割を占めたりして

質問者

補足 2017/09/16 16:56

定期、事後、予防（故障予兆）＝これまでの保全活動。予兆保全＝先の流れに縛られずIOTによる効率的な予防活動。といった具合で業界において使い分けしています。今回は質問はIOTの内容ですので”予兆保全”のワードを使っています。よろしいでしょうか？ですので予兆保全→初心者→タカをくくる件は・・すみませんが理解できません。具体的内容を上げていただきましたが、既存の保全の概念からの不満にとどまり”IOT効果”の部分から飛躍しておられます。ありがとうございました。 >一般的に生技や保全のベテランの方々はIOTやらインダストリ4.0のブームに悲観的更に予兆保全の困難さは身に染みて分かってる。 ↑だからこその既存の概念にある予防予知ではなく【予兆】ですよね。混乱されています？会社が経営方針として掲げているのであれば、自身の信条は押し殺してでも何らかの”目指す姿”を提示し邁進します。困難だからやらないという選択肢は自身にはありません。私、会社員です。＞吹っ掛けられた新人君が書くような質問文だったので．．．会社の業務は固定概念をなるべく払拭し新鮮な気持ちで取り組んでいます。このような顔の見えない場となるとマウント行為にはしる方もいらっしゃいます。しかし、質問者としては回答の間口を狭めるだけで利が無い。はじめはなるべく平身低頭に類する姿勢で入るべきは、知見を広げる意味で交渉もこのような質問の場でも同じだと考えております。＞質問者さんは保全業務自体は新人であるかも知れないが別の業務ではそれなりのキャリアの持ち主と見たはずれです。＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊話の流れなので加筆いたしますがオペレーター　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　10年 (TPM＆QCストリーの長期教育実習では関連企業招待の数百人の中からトップの成績を頂きました）対オペレーター管理職（生産売上高15億弱/月）　　　 4年 ↓ 製造部門"コスト管理"（キーエンスアメーバ経営展開→製造部CR特化） 2年 ↓ 製造部門"生産管理" （デリバリー実習→工程マン実習→管理職） 2年 ↓ 事業部門"情報システムPJ" （見える化構築）　　　 2年 ↓ 本社　　"国内物流改革PJ" (コストリダクション＆下請け再構築）　4年 ↓ 製造部門"品質保証実習＆開発共同PJ 　　　　　　　　　　　　 2年 ↓ 現在、弱体化した現場の再構築としてマネージメント業務推進（予兆保全は多くの中期テーマ展開のひとつ）現職場で全てに精通しているのは私だけとなり重宝されております。疑いがあるようでしたら（）の内容をお確かめください。当時の企業のブームと合致している点で払拭されるかと思いますあなた様の眼力の件ですが・・・一番キャリアが長いのは「ダントツで保全業務」が正解です。キーエンスx 京セラ◯ >>↑だからこその既存の概念にある予防予知ではなく >>【予兆】＞所謂、予兆保全の成功事例としてはわざわざ上げるまでもなく＞http://newswitch.jp/p/5251 ＞ジェットエンジンとか↓で出てたコマツの建設機械とかですが＞両方とも、量産機ですよね？回答者様が自身で見つけた素材を自ら否定。しかしながら　それをもって弊社の設備環境を推測。ということでよろしいでしょうか？＞マシニングセンタとか旋盤、フライス盤くらいでしょうか？当事業所においてはプラスチック加工がメインなのであなた様の推測力は残念ながら不足していると言わざるを得ません。＞ところで、予兆保全で何を保全するの？＞多くの場合、ベアリング交換の時期とかを予測するんじゃないでしょうか？ご存じなかったということでよろしいでしょうか？＞適当にその辺に転がってたセンサを適当に付けやすいところにガムテープで貼って＞それだけで寿命予測が可能と思ってる訳じゃあないよね？＞さすがのＡＩでもそんな性能は有りませんわかりきっていることですがこの"例"は　わざわざどのような意味合いで出されたのでしょうか？ご教示ください。＞最新のＡＩでも犬と猫を判別できる性能しかないですよね＞アメリカンショートとトラ猫を判別できるのか？＞それも、事前データ無しの一回見ただけで AIの可能性についての話ですね予兆保全におけるAIについて（この分野の先端企業大手導入者談です）基本情報はシステム構築時、事前に定義されます。わかりきってることまで詳細（成分構成）分析してAIに判断させるのはただの浪費。 "常設的設備保全"に"マテリアル・犬種の判断（技術･開発部の分野ですね）"を持ち出し　意見するのは私の質問の範囲ではありません。あなた様も文の後半解決に向かっているようですので、前半の誤認が解ければ完全に自己解決するはずです。ご健闘を祈ります。 ? 　　＞分かり切ってる事を除外条件として定義しなければ　　＞AIはそれを異常と判断するけど？疑問形になっていますが私に対するご質問ですか？質問の相手をお間違いでは？あなた様は　　＞アメリカンショートとトラ猫を判別できるのか？　　＞（ワーク種別（ＳＳ４００とかＳ４５ＣとかＳＵＳとか、、、））　　＞そんな状況下の特定のベアリング寿命の予測が果たして可能か？と、【現状の判断能力】を懸念し、AIによる判断の実現性に疑問を呈しておりました。これについて私は　　＞基本情報はシステム構築時、事前に定義されます。　　＞わかりきってることまで詳細（成分構成）分析してAIに　　＞判断させるのはただの浪費。と答えています。わかっていることはその判断にまで浪費すること無く事前に定義付けしましょう。と回答しているわけです。したがいまして　その後の　　＞そうでしょうか？　　＞分かり切ってる事を除外条件として定義しなければ　　＞AIはそれを異常と判断するけど？この質問は「否定的立場に無い」私への質問としては適切ではありません。もう少し読み込んでいただけるとこのような手間は不要なのですが。せっかくのご回答なので以下　認識を変え、あなた様に寄り添って仮に「AI に判定をさせる場合」としてお話いたします。　　＞マシニングセンタとかでは私、本業とは別に　NCが紙テープの頃からこの手の加工機の経験者です。いまさらホームページの内容を提示されましても・・・ですが。　　＞更にはワーク種別（ＳＳ４００とかＳ４５ＣとかＳＵＳとか、、、）　　＞それをどーやってＡＩに認識させる？予兆保全においてこの懸念は実は取るに足りません。作業状態のログが保管できれば　そもそもそれが何であるかなどの認識も不要でしょう。ログに無いパターンを異常として検出する。ただそれだけです。　　＞アメリカンショートかトラ猫か・・ログに無いパターンを異常として検出した際人間様がデータとして負荷すればよいでしょう。「それはアメリカンショートだよ」と一段掘り下げた判断が可能となります。浪費ですが。＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ? 　　＞所謂、オーディオ系なら発掘するべき信号はサイン波と分かってるので　　＞比較的ラクでも、産業機械の異常信号はサイン波とは限りません既出ですがIOTの基本に「良質なデータの取得」があります。 IWATSUさんがあなた様の問題をすでに解消しているようなので良かったです。こちらの機器に該当する能力のものを常時接続すれば「良質なデータの取得」にかないます。＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ? 　　＞そもそも発掘するべき傷波形自体がどんな波形なのか不明だったりする・・・ですのでQ4でAIの話をしているのですが・・・。わかっていればAI・・いりませんよね？？＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊タカくくるほどのご身分の割には引用ばかり。ご自身の経験談が少ないようで。何でしたらこのまま私が回答者となりますが。他、ご質問があればどうぞ。

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