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予兆保全 Sightline EDM 予兆検知・予知保全で設備トラブルを未然に防ぐ

ITシステムから製造設備まで、あらゆる時系列データを1ミリ秒単位で収集・分析。
機械学習による予兆保全で、ダウンタイムゼロのスマートファクトリーへ。
設備データのモニタリングで変調をいち早く検知し、トラブルの原因特定・原因分析までをデータで支援します。

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予兆保全（予知保全）とは？重要性とDX

予兆保全（予知保全）とは、設備データをモニタリングして故障や不具合の兆し（変調）を捉え、トラブルが起きる前の最適なタイミングで保全を行う考え方です。
近年の製造業におけるDXでは、単なる帳票の電子化にとどまらず、現場データをどのようにリアルタイムで収集・蓄積し、経営判断や製造効率の改善に活用するかが成否を分けます。
SRAは、お客様のデータ活用進度に応じたDXの3階層モデルから、コンディションモニタリング（予兆保全）の実現を強力に支援します。

1 デジタイゼーション Digitization／アナログデータのデジタル化

EDMの得意領域 2 デジタライゼーション Digitalization／個別プロセスの最適化

3 デジタル・
トランスフォーメーション DX／組織・全体の変革

日報や測定値をセンサー等でデジタルデータに置き換える、最初の基礎ステップです。

各種現場データをリアルタイムに分析。変調を捉えて異常を未然に抑止します。

工場全体のデータ連携を行い、経営判断と新たな付加価値（ダウンタイム極小化等）をもたらします。

コンディションモニタリング（状態監視）のメリット

コンディションモニタリング

設備データのモニタリングで変調をいち早く検知

設備トラブルの多くは突然起こるように見えますが、実際にはその前から、振動・温度・電流などの設備データに小さな「変調」として表れています。
Sightline EDMは、稼働中の設備データを常時モニタリングし、通常と異なる変調を早期に検知します。

モニタリングできる設備データの例

変調の傾向から設備の故障予測やメンテナンス時期の判断につなげ、計画的な予兆保全を実現します。

変調の原因特定・原因分析をデータで支援

設備トラブルの原因特定はベテラン担当者の経験に頼ることが多く、原因分析に時間がかかりがちです。
Sightline EDMは、変調が見つかった際に関連するデータを横断的に分析し、トラブルの原因特定までの時間を短縮します。

1変調の検知設備データのモニタリングで、通常とは異なる動きを捉えます。
2関連データの横断分析同じ時間帯に変化した指標を、設備・環境・ITの区別なく相関分析します。
3原因の特定と対策主因と考えられるパラメータを示し、現場での原因特定と再発防止を支援します。

原因分析には、データ相関技術「Clairvor®」を使います（3つのコア機能）。具体的な分析の例は「予兆保全の導入事例」をご覧ください。

Sightline EDMとは

Sightline EDM (Enterprise Data Manager) は、ITインフラおよび産業用IoT (IIoT) から生成される、莫大で複雑な高頻度・多種多様な時系列データをリアルタイムに収集・分析・可視化するための統合型ソフトウェアプラットフォームです。

図：Sightline EDMデータ収集・相関・可視化コンセプトアーキテクチャ

多くの監視システムでは個々の閾値判定のみに依存しますが、生産設備では「温度がわずかに高め」「振動がわずかに増大」など複数の相関変調こそがトラブルの前兆です。
Sightline EDMはこれらをミリ秒単位で高度に結びつけ、自動的に異常兆候を捉えます。

Sightline EDMが実現する「できること」

大量のインフラ監視とデータのハンドリング技術をもとに開発されたSightline EDMには、他の分析・BIツールにはない強力な3つのコアエンジンが備わっています。

1. 異常予兆検知Anomaly Detection

将来予測をもとにデータの変化率などを用いて、センサーのドリフトや不規則動作を検知します。

2. 根本原因分析Clairvor® RCA

データ相関技術「Clairvor®」により、数万項目におよぶ指標同士を分析。異常発生時、どのパラメータが主因かを瞬時に特定します。

3. 将来予測 & キャパ計画ForSight®

履歴データから数理的に劣化スピードや今後の動向を分析。将来的なキャパシティ逼迫や最適なメンテナンス推奨時期をスマートに予測します。

予兆保全の導入事例（設備の変調検知・原因分析）

自動車生産工程：塗装室での環境パラメータ相関分析

report_problem課題

自動車製造ラインにおいて、製品の「外観品質」に大きな影響を及ぼすのが塗装室内の環境管理（温度・湿度・粉塵量）です。各要素が許容値内でも、条件が重なると大幅な不良品発生率の増加を引き起こします。

verifiedSightline EDMによる分析

Sightline EDMはそれぞれの相関をマッピング可能。例えば「コンプレッサーの振動増加、湿度の低下、かつ粉塵量上昇」タイミングを特定し、その約10分前に発生していた「ダクトフィルターの目詰まり」をClairvor®で見つけ出します。

塗装室における実測定パラメータと基準値（例）

温度 (Temperature) 26.0 ℃

湿度 (Humidity) 49.5 %H

粉塵量 (Dust amount) 0.8 mg/m³

予兆保全PoCの進め方とスケジュール例

導入効果を実感いただくために、4ヶ月程度の短期PoCをご提案しています。SRAが全面的に技術・運用サポートを実施します。

1ヶ月目要件定義 &
評価項目・基準の定義初期要件定義現在の生産課題、検知したいターゲットパラメータに対して、検証の成功基準を一緒に設定します。
2ヶ月目環境準備 &
インストール構築と準備 EDMサーバ・クライアントマシンを手配いただき、SightlineEDMのインストールを行います。
3ヶ月目データロード、
ハンズオンレクチャーデータ投入・設定、レクチャー過去データやテストデータを投入し、各種初期設定を実施。実務担当者向けの操作レクチャー（4時間程度）を行います。
4ヶ月目評価実施、レポート作成
& 次期ステップ協議検証・評価実稼働での評価を実施いただき、レポート作成をSRAが支援。検証結果を踏まえ、本導入プランをご提示します。

SRAのスマートファクトリーソリューション

予兆保全とあわせて、設備をつなぐOPC UAやロボット制御もSRAがご支援します。

OPC UA導入支援メーカーや年式の異なる設備をOPC UAでつなぎ、設備データの収集・連携の基盤をつくります。詳しく見る＞
ROS/ROS2 開発支援 ROS2による自律移動ロボット・ロボットアームの制御ソフト開発や、ROSからROS2への移行を支援します。詳しく見る＞
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