HOME
予知保全と品質改善のための完全データ活用ガイド

予知保全と品質改善のための完全データ活用ガイド

ここでは、「予知保全・品質改善」をテーマに取り上げ、概要の理解、プロジェクトの運用方法、具体的なデータ収集、見える化、異常検知、AI・機械学習について基本からご紹介します。全体像を体系的に把握し現場で活用できる実用的な知識をお届けします。

1. 課題を確認する

予知保全と品質改善という課題、解決手段、投資対効果のポイントを見ていきましょう。過去のウェビナのハイライト動画解説も是非ご覧ください。

【課題1 : 予知保全】

予知保全は、設備のチョコ停・ドカ停による、稼働率の低下を回避するため、設備の異常をいち早く検知し、故障診断し事前に対策を打つことにより、メンテナンスの効率化や安定した設備状態でのモノづくりを実現したいというテーマです。

【投資対効果の考え方】

予知保全のためには、設備の計画メンテナンス費用に追加で予知保全のインフラ・運用投資が必要です。想定される予期しない停止、メンテナンスコスト、製造機会の損失金額が、この追加投資費用と比較し十分に大きいと判断できる製造ラインを対象に取り組みを進めます。

【5分の簡単解説】

予知保全の課題整理と投資対効果の概要をご紹介する簡易動画です。
過去に開催したウェビナのアーカイブからハイライト版です。

【課題2：品質改善】

品質改善には、製造プロセスの異常による品質低下を引き起こす課題と、品質不良の要因を解明する課題の2つがあります。

【投資対効果の考え方】

製造プロセスの異常検知、品質不良の要因調査のいずれのテーマも、データ収集・分析・監視環境の設備投資が必要です。品質が不安定で生産ロスが大きい製造ラインを対象にして取り組むことで、投資対効果を早期に定量化し他のラインへと横展開していく形が効果的です。

【5分の簡単解説】

品質改善の課題整理と投資対効果の概要をご紹介する簡易動画です。
過去に開催したウェビナのアーカイブからハイライト版です。

2. データ活用の基礎を理解する

製造現場の課題解決のために、データ活用をどのように行えばよいかお悩みの方は多いのではないでしょうか。ここでは、「予知保全」をテーマに取り上げ、データ分析の概要から、データ準備から分析・評価作業までのポイントを4つの動画でご紹介します。短時間で全体像を体系的に把握し現場で活用できる実用的な内容です。（過去のウェビナからのハイライト動画です）

1. 予知保全のデータ分析概要

予知保全プロジェクトの進め方と事例の紹介

2. データ準備作業のポイント

データ収集、可視化、選択、加工

3. データ分析のポイント1

装置状態監視のための分析方法

4. データ分析のポイント2

装置状態監視のための分析方法

3. 異常検知、故障診断の実演を見る

収集した時系列データからどのように異常検知、状態診断（予兆検知）を実現するのかを、実際のツールを使いながら、誰でも実践できる方法をご紹介します。現場から寄せられるデータ分析についてのリアルな疑問・質問・要望を、モデレーターが専門家データサイエンティストにライブで質問しながら、具体的で実用性のある解決方法や情報を持ち帰っていただくウェビナー動画です。是非ご覧ください。

設備の異常検知の実演

テーマ：ベアリング

設備の故障診断の実演

テーマ：ベアリング

4. 品質不良の要因調査の実演を見る

設備の時系列データと品質データから品質影響要因はどこにあるのかをひも解く調査方法を実際のツールを使いながら実演します。また、現場から寄せられるデータ分析についてのリアルな疑問・質問・要望を、モデレーターが専門家データサイエンティストにライブで質問しながら、具体的で実用性のある解決方法や情報を確認できるウェビナー動画です。是非ご覧ください。