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We Are ISID.

インダストリアル・ビッグデータとは、明確な目的と正しい分析の進め方の両輪を持って初めて価値を生み出す取り組みです。
中でも、我々が初めに取り組む領域は故障予知(PHM)になります。PHM とはPrognostics and Health Management(故障予測と健康状態の管理)の略称で、日本で言う所の「故障予知」を意味する欧米各国で広まりつつある概念です。
「故障予知」と言っても、単なる故障検知に留まらず、製品や機器の稼働状態を健康になぞらえ、複合的にその健康を管理することで業務上の適切な意思決定に活用し、ひいては企業経営そのものに役立てていこうとする取組全体を指します。
よって、取組にあたってはその目標である「PHM Goals」を具体的にどういったものと定めるのか、そして、その目標の達成がその企業におけるどのようなビジネスモデルの実現に直結するのかを明確に軸に据えることが何よりも重要です。

テクニカルには大きく3つの要素に分かれます。
故障検知モデルを構築し、検知(正常と異常を識別出来る)を行う「故障検知」、機器の状態を把握することで異常の予兆を捉え(Anomaly detection)、不具合の種類・箇所を特定(Fault Isolation)し、また不具合の程度を知る(Fault identification)「故障診断(Diagnostics)」、
機器の劣化進行をモデリングすることで残寿命(Remaining Useful Life:RUL)を予測する「寿命予測(Prognostics)」の3つです。
これらを複合的に組み合わせ、またその他利用可能な情報を組み合わせることで、PHM Goals達成のための意思決定に役立てていくことが可能です。

PHM Goals

IMS故障予知ソリューション適用領域実績例(抜粋)

インダストリアル・ビッグデータの活用を軸に、“故障予知”及び”残寿命予測”、“品質/信頼性”の切り口で製造業向けサービスの提供実績があります。実績のある対象物を分類した一覧(抜粋)は以下のとおりです。

適用領域・対象物実績 故障予知 残寿命予測 品質/信頼性

産業・建築機械

原動機、ギアボックス、ポンプ

    

工作機械

切削マシン、ツール

   

ロボット

電動機(モーター)、軸受

    

船舶

ディーゼルエンジン

   

半導体

表面加工装置、組立・検査装置

エネルギー

タービン、構造体

    
適用領域・対象物実績 故障予知 残寿命予測 品質/信頼性

電気機密

複写機(MFP)、医療用装置、電池

    

材料

炉、熱処理槽、コンベア、高温回転機器

  

自動車

ブレーキ、制御装置

    

通信

通信機器(電子基盤)

   

交通

摺動装置(制動装置)

   

航空宇宙

エンジン

   

Service