
設備保全.aiとは?設備保全DX・AI活用の専門メディア
設備保全.aiは、製造業の設備保全担当者向けの情報メディアです。予知保全、CMMS、EAMの導入・活用方法を、実践的な視点で発信しています。

予知保全、CMMS、EAMの導入・活用ノウハウを発信。 製造業の設備保全担当者のための専門メディア。
目的に合わせて、必要な情報を見つけてください

振動値の急変を設備の劣化と判断する前に、測定点・方向・センサの取付け・測定設定を照合する。メーカー技術冊子と公開資料を基に、再測定で残す記録と測定方法を変更した際の注意点を整理する。

停止記録と警報履歴の順序が逆に見えるときは、日時欄の意味を確認する。発生・受信・登録時刻を分け、OPC UAの公式仕様を手掛かりに、遅着データや時計のずれ、停止時間の集計を整理する。

放射温度計の表示が前回と違っても、設備の発熱が増えたとは限らない。測定面・距離・放射率設定・運転条件をメーカー技術資料で整理し、巡回点検で比較できる温度記録を残すための確認点を解説する。

アラームの頻発は、しきい値の変更だけで解決するとは限らない。発生・復帰・再通知を分け、ヒステリシスとオン・オフ遅延の違い、必要な対応を損なわない確認方法を公式仕様と技術資料で整理する。

監視画面のゼロが正常な測定下限とは限らない。4–20mA信号の生値、異常時出力、換算、保持・欠測をメーカー取扱説明書で区別し、機器交換の前に照合したい情報と復旧後に残す記録を整理する。

振動AIの高い正解率は、軸受交換後の性能を保証しない。同じ軸受の波形を学習と評価に混ぜる問題を論文原文で確認し、個体・設備・期間の分け方と、導入判断に残す評価記録を整理する。
設備保全×AIの最新トレンドを動画で学ぶ
ウェビナーコンテンツは現在準備中です。
公開までしばらくお待ちください。
最新記事やウェビナー情報をお届けします