1. HOME
  2. 製品・サービス
  3. 予知保全
  4. 設備の故障診断 データ分析サービス

製品・サービス

予知保全

設備の故障診断 データ分析サービス

拡大表示
本サービスは、加工機(鍛造、プレス、溶接、切断、研磨など)や組立、搬送設備の経年劣化や摩耗などの故障をいち早く検知・診断し、設備停止、不良品の製造回避、効率的なメンテナンスを行いたいという課題をお持ちのお客様にご提供する簡易データ分析サービスです。お客様が過去の故障時に収集されたセンサデータ(振動やAEなど)と通常稼働時のデータをお預かりし、時系列データ分析マシン「CX-M」を使い、お客様に代わりデータ分析作業を実施、分析結果をまとめたレポート作成および、実現性の課題を抽出し、今後の予知保全システム構築へのご提案をさせていただきます。

分析事例

主なテーマ

・ モーターのベアリング摩耗状態の診断によるメンテナンス・オーバーホールタイミングの最適化
・ 溶接の出来栄え検査(外観では見えない割れ、ブローホール検知)による不良品流出防止
・ 射出成型機のワークの割れ・かじり検知による検査自動化
・ プレス機の刃こぼれ、型割れ状態の診断

お客様課題背景

・ 設備に取り付けたセンサで収集したデータから、設備や主要部品の正常・異常の状態判断ができるか確認したい
・ 社内にデータ分析の専門家が不在で、分析作業を相談したい
・ CX-M製品のご利用をご検討されている方(どのような結果がでるか確認したい)
※主なご利用部門は、生産技術部門、設備管理、設計開発部門、企画部門方です。

実施ステップ

1. 課題確認打ち合わせ(無償)
※1 WEB会議で実施します。※基本はMicrosoft Teamsを利用(お客様指定がある場合は調整可能です)
※2 打ち合わせをスムーズに進行するために、事前に課題整理のためのヒアリングシートの記載をお願いしています。
※3 可能であればサンプルデータのご提示(CSVファイル形式)をお願いしております。
※4 ご依頼をお受けする前に、専用のヒアリングシート及びサンプルデータをお預かりし、結果が見込めるかの1次見極めを行った上で以降実施します。

2. お見積・ご発注手続き(守秘義務契約の締結)

3. 分析対象データの送付(最大1GBまで)

4. 分析実施(2週間程度)

5. 分析結果報告会の開催

分析実施ステップ

必要データ

過去の分析実績より分析目的と必要データを指標化しています。以下指標に当てはまらないデータ種別でも分析目的を達成できる可能性もございますため、一度ご相談ください。
分析目的 必要データ 指標化※1 対象設備の物理事象を捉えられるサンプリング間隔である必要があります。

分析作業 概要

分析作業は以下の8つのステップで進めます。各分析ステップの作業概要をご紹介します。
※センシングデータ(正常・異常データ)があり故障診断モデルを作成検証する例を示します。

 

分析作業 概要

 

1. データを集める

分析を行うために準備するものは2つです。お客様が現場で取得されたセンサデータ(CSVファイル形式)と、時系列データ自動分析マシン「CX-M」です。CX-Mはハードウェアとソフトウェアが一体となった分析専用アプライアンス装置です。CX-Mには、分析の前準備を効率的に行うためのデータ可視化機能やファイル分割、結合機能を具備したファイル加工ツールも同梱されております。本分析サービスでは、お客様は分析のためのデータをご準備いただければ、弊社エンジニアがCX-Mを操作して分析を実施します。
※CX-Mをお手元に準備いただければお客様で何度でも分析作業が可能となります。

CSV
【取得データ】
現場で取得した設備データ、センサデータなど。時系列データが数値でCSVファイルに記録されていること。
時系列データ自動分析マシン CX-M
【CX-M】
データ分析、モデル化を自動で行うソフトウェア。データがCSVファイルで準備されていれば利用可能。

 

2. データを見る

お預かりしたデータは、ファイル・データフォーマットを統一する作業を行います。はじめにこの作業でデータをきれいにしておかないと、分析作業の過程で出戻りが発生しますので大切な作業です。

収集したデータのファイル・データフォーマットは統一する

収集したデータのファイル・データフォーマットは統一する

 

次にファイル加工ツールを使って、取得データを可視化(全体・項目ごと)し、欠損、特徴、異常値の有無などを確認してデータ加工の必要性を判断します。その際、分析対象となる区間とそれ以外も見分けます。データ加工ツールを使うことで、マウスでデータ項目をクリックするとその項目のみグラフで確認します。複数項目を重ねてグラフ化も可能ですので、可視化作業がスムーズに行えます。

 

加工ツール 取得データ 可視化

 

 

3. きれいにする

データファイルから、分析すべきデータ箇所をファイルとして分割して取り出します。一連のサイクル単位でデータを比較することや、分析を行うためにサンプル数を増やす意味合いがあります。手作業で行うと大変ですが、データ加工ツールを使うと、データ範囲を指定して、その範囲のCSVファイルを簡単に作成することができるので効率的です。

 

可視化して選択範囲をファイル出力

 

 

4. データを選ぶ

分割ファイル単位にラベル付けを行い、分析するデータを選びます。異常データがあれば、正常データファイルや異常データファイルの準備を行います。データファイルはモデル作成用とテスト用に分けることで、分析結果の検証も可能になります。分析して作成したモデルがテストデータにおいても高い正解率で判別できた場合は、その分析結果が信頼できることになります。

 

今回のラベル付け結果

 

準備したデータファイルをCX-Mの操作画面でファイル登録し、分析作業を開始します。

 

CX-M操作画面でファイル登録

 

 

5. 見方を変える

分析方法を選択します。時系列のデータから最もよく特徴をとらえるように見方を変えることで(特徴抽出することで) 、精度を高めることができます。CX-Mは自動で正常と異常の違いを引き出す最適な特徴を探索します。また、物理事象のふるまいとデータ変化の理解を合わせるため個別にオプション設定を指定することもできます。

 

CX-Mオプション設定

 

 

6. データを判断する

分析結果を確認し、その妥当性を判断します。CX-Mでは位置合わせ(ファイル間でデータの相関を探索し、類似性の高い位置を自動決定)やクレンジング(各ファイルから分析データを抽出、開始行、終了行がファイルごとに異なる)の結果、また特徴抽出、機械学習精度を確認します。

 

データの判断

 

位置合わせの対象列やその波形、クレンジングデータ長、特徴抽出方法、機械学習の特徴スコアを確認し、分析結果の妥当性を判断します。例えば位置合わせの列を変えて分析したい場合は、5.に戻り、オプション設定で選択して分析し直すことができます。

 

位置合わせ クレンジング 特徴抽出 結果

 

 

7. 結果を評価する

分析して作成したモデルが実運用に耐えられるか、精度及び現象に即した特徴をとらえているかをモデル作成に利用していないデータでテストを行い分析結果を評価します。CX-Mでは、テストファイルを登録後、テスト実行ボタンを押下することでテストデータを読み込みモデルの判定結果を表示します。

 

CX-Mを用いたテスト実行

 

ファイルごとの判定結果や、それらをまとめたMatrix形式で結果の確認ができます。分析して作成したモデルが実利用に適用できるか正解率(再現率、適合率なども)をみて判断します。正解率が低い場合は、「5.見方を変える」でオプション設定を変えることや、対象データの見直しを行い分析と評価を繰り返します。

 

テスト結果のマトリックス

 

 

8. 現象を理解する

分析して作成したモデルのテスト結果の正解率、適合率、再現率および現象に即した特徴をとらえているかを確認し、物理事象に照らし合わせて、なぜそのようになるか現象を理解します。

 

分析結果の可視化

 

 

まとめのコメント

本分析サービスでは、これらCX-Mを利用して分析、評価を行った結果をレポートにまとめ報告させていただきます。これにより、お客様は、今後どのようにプロジェクトを進めるべきかを短期間かつ低価格で見極めることができます。また、お客様のデータを用いてレポートを作成しますので、今後お客様自身でCX-Mを利用した分析を行う際に参照いただくことができ、自社内で分析作業を行っていただくことに活用いただけます。

関連製品・サービス

お問い合わせ

お気軽にお問い合わせください。

お見積り・資料請求・
技術的なお問い合わせ等

PAGE TOP