01課題
設備故障は生産計画と食品品質の両方に影響する
定期保守だけでは、点検の間に発生する設備の異常を把握できない場合があります。
一方で、設備の状態に関係なく部品を交換すると、まだ使用できる部品を早く交換し、保守コストが増える可能性があります。
突発的な故障が発生した場合には、生産停止だけでなく、工程途中の原材料や製品を廃棄しなければならないこともあります。
02解決策
設備データから異常の兆候を早期に検知
設備に設置したセンサーや制御システムから、振動、温度、圧力、電流、稼働時間、エラー情報などを取得します。
AIが正常時のデータと比較し、小さな変化や通常とは異なるパターンを検知して、点検や部品交換の必要性を担当者へ通知します。
例えば、次のような流れを構築できます。
- 1設備データの取得
- 2AIによる状態分析
- 3異常兆候の検知
- 4重要度の判定
- 5点検・保守計画の作成
- 6作業結果の記録
最終的な点検や保守の判断は、設備担当者が製造計画や安全条件を踏まえて行います。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 製造設備の稼働状態監視
- 振動・温度・圧力の異常検知
- 故障兆候の早期発見
- 点検・部品交換時期の予測
- 保守作業の優先順位付け
- 設備停止の原因分析
- 保守・修理履歴の一元管理
- 交換部品の在庫管理支援
04期待される効果
設備停止と製品ロスを抑える計画的な保守へ
設備の状態に基づいて保守を計画することで、突発的な停止を防ぎながら、不要な点検や部品交換を減らせます。
製造ラインの安定稼働は、生産遅延の防止だけでなく、工程途中の原材料や製品のロス削減にもつながります。
Robo Labは、AI、IoT、設備管理システムを連携し、食品・飲料工場の安定稼働と効率的な保守を支援します。