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導入事例

生産現場 予知保全

100μsの高速AEモニタリング環境でCX-Mによる良否判別を実現、品質確保に活用!

ご提案製品

予知保全のための時系列データ分析マシン

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信和産業株式会社様

課題・背景

高速に動くプレス機においてAEモニタリングを行うにはEDGE NODE DISCOVERY MGという100μsのエッジ処理時間で計測する高速なAEモニタリングシステムを利用する必要がありました。
この際の計測データは膨大な量のデータとなり、人の手で分析を行うには非常に大変な作業となっておりました。

また、プレスの不良を見つけたいというお客様の命題に対し、不良が起きた際AEに変化が起きるものの、判定にあたりAEの値のしきい値に対する大小での判断は難しく波形に現れるものと考えておりました。

そのため、大量なデータの分析を効率的に行うことができ、また、その分析結果に対し良否判別に役立つソリューションを探しておりました。

採用理由

分析作業が自動化できる事
DISOCVOERY MGによる、100μsのエッジ処理時間によるAEモニタリングを行いますと1分間で60万個のAEデータを取得します。この膨大なデータ量のAEデータをCX-Mに読み込ませることで、自動で特徴抽出を行い判別モデルの生成が出来るということは、分析作業の大幅な工数低減につながりました。

推論モデルを自動生成

100μsのエッジ処理時間によるAEデータの波形を目で見ることにより良否を判別することは大変難しいですが、CX-MにAEデータを読み込ませることで良否を判別する推論モデルを自動生成できるのはとても有効なポイントでした。

実際の分析検証結果が良かった事

実際に製造現場においてCX-Mで抽出した推論モデルのランタイム運用で良否の判別に活用できることが確認できました。

提供ソリューション

構成:
・100μsのエッジ計測時間でのAEモニタリング「EDGE NODE DISCOVERY MG」
・広いダイナミックレンジに対応した「外付けAEプリアンプ」
・異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」、データの分析および判別モデルの作成
・AEデータの受信および診断基準プログラム(推論モデル)を組込んだ専用PC

提供ソリューション

提供ソリューション2

AEセンサをプレス機の下側に取り付け、EDGE NODE DISCOVERY MGで計測

計測したデータを推論モデルを組み込んだPCに送信し、自動で判別を実施。不良を判別した際には判定結果ダッシュボード等に通知を行います。

EDGE  NODE DISCOVERY MG製品ページMG&AESensor

 

お客様プロフィール

会社名
信和産業株式会社
所在地
東京都渋谷区渋谷1-8-1 第3西青山ビル6階
設立
1973年9月
代表
伊東 学
WEBサイト
ttps://www.sws-kk.co.jp

当社は、半導体・電子部品の商社から始まり、現在は製品開発・試作・量産・検査を一貫して行える調達に強い製造サービスを展開しております。
この、ものづくりの経験を活かし、有用なAE技術を多くの皆様に使っていただけるよう、製品・サービスとしてご提供を行う国産AE製品ブランド、FIRST AE®を展開しております。3年間で160社以上、多くの現場で予知保全、品質確保にご採用いただいております。

ご担当者様の声

商材事業部 営業課CRE 赤羽 正志 様

製造現場において、非常に重要な役割を担う設備であってもその設備の稼働状態を管理する人員を少人数で運用しているケースも珍しくありません。そのため、データは収集するものの、分析にかける時間が十分に取れないなどという状況も見受けられます。東京エレクトロンデバイス様のCX-Mでは簡単に分析ができ、また、その分析結果を活用し運用にまで持っていけたところはとても実用的で助けになりました。

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