システムCX-D」および「時系列データ自動生成マシンCX-M」と連携されることで、既存データでは難しかった設備異常の予兆監視や品質監視システムを素早く構築することができます。ここではAEセンサ製品およびCX製品と連携したソリューションをご紹介します。AEセンサとはAEセンサ製品AEセンサによる設備監視AEセンサのデータ分析AEセンサとはAE(アコースティック・エミッション)は、材料が変形したり、き裂が発生したりする際、材料が内部に蓄えていた弾性エネルギーが高い周波数をもつ音響信号”弾性波”として放出される現象です。X線等の非破壊検査と並び、世界中で利用され、現在までに多くの実績がある技術です。AE®」製品で、国内で数多くの実績を持っています。AEセンサのシステム構成AEセンサデータを収集するには、3つの製品を組み合わせて構成します。設備に設置する「AEセンサ」、AEセンサのアナログデータをデジタルデータに変換し計測する「AE計測機器」、そして計測したデータを一時保存し上位のシステムへデータを送信する「AE計測制御・データ管理機器」です。下の図が構成概要です。AEセンサーの技術詳細については、以下のリンク先に掲載していますので是非ご覧ください。有効なAEセンサとは40年以上ミッションクリティカルな製造現場で利用されてきた非破壊検査技術をご存じですか?それが、アコースティックエミッション(AE)技術。ために、生産設備の状態、状況(き裂、摩耗、腐食等)をいち早く捉えることを可能にします。AEセンサ製品AEセンサAEは材料により発生する周波数成分が異なります。伝搬経路によりその周波数成分は変化します。計測対象の材料や設置環境に合わせて最適なセンサを選択します。Amplitude-MAX、Energy、RMS、Countの4項目を計測します。COMPASS」です。システムCX-Dの連携により、AEデータの収集からリアルタイムで監視し、いつもと異なる振る舞いがあれば異常検知し、現場担当者へ通知する現場運用が可能です。これにより、現場担当者は、素早く設備をデジタル化し従来困難であった故障や品質異常の予兆を捉え対策することが可能となり、生産性向上に貢献できます。ミス」)を速やかに分析、改善対策を現場に反映して工場のDX化を実現します。Amplitude-MAX、Energy、RMS、Countの4項目です。これらの多変量データはCSVファイルで出力・蓄積します。蓄積したデータの解析・分析は、時系列データ自動分析マシンCX-Mを使い、効率的かつ効果的に分析し、デジタルデータ上の変化や異常要因を特定し、現場現象とすり合わせることにより改善策を策定できます。摩耗量と相関関係にあります。摩耗量と相関関係があります。RMS(実効値)10ms単位毎に取得したAE信号の実効値。=摩擦係数と相関関係があります。以下はCX-Mで要因調査を実施した際の結果サンプルです。データを登録すれば自動で分析すべきデータの位置を特定し、データの特徴(分布や異常要因等)を表示します。AEデータを持続的に収集すると、確認すべきデータ量が膨大になるためCX-Mを活用することで、分析にかかる工数が大幅に削減でき、短期間で分析結果と現場事象のすり合わせに取り掛かることができます。CX-Mで分析して作成した監視モデルは、CX-D上で動作させることができるため、課題の対策をすぐに現場に反映することができます。直観的に着目点を把握データ分布から定量的な違いを確認AEセンサおよびCX製品をを活用することで、既存のデータでは対応が困難であった物理的な経年劣化の予兆検知や、刃具の劣化、溶接状況の把握などに対しても対応できるようになり、工場のDX化を前進させることが可能です。製造現場の改善プロセスをDX化するキーソリューションを是非ご活用ください。改善プロセスをDX化する新手法とは製造業の現場改善は、「生産ロスを顕在化」させることが非常に重要です。したロスの要因を定量的にとらえ、設備の稼動に対する各ロスの影響度を把握することで、課題を明確にし改善を進めていきます。サポート予知保全のためのデータ分析ステップとは予知保全と品質改善のための完全データ活用ガイド資料ダウンロード資料ダウンロードお問い合わせお気軽にお問い合わせください。お問い合わせ無料相談サービスお気軽にお問い合わせください。