Siemens コンディションモニタリングは、インテリジェントなデータ分析を使用して、生産機械の効率を高め、ダウンタイムを最小限に抑え、製造プロセスを最適化します。
マシンからビジネスへのインテリジェントなシステムデータ接続は、現代の製造業の基本的な側面です。私たちの状態監視システムは、機械の接続、データストレージ、データ表示という3つの重要な層をカバーしています。最初のレイヤーでは、マシンやSAP、MES、その他のERPシステムなどの他のソースからデータを収集できます。機械の接続は、業界のデジタル変革の第一歩です。
私たちの大きな利点は、産業用制御システムに関する深い知識にあります。種類や年齢に関係なく、お客様の機械ポートフォリオに包括的な接続ソリューションを提供できます。信頼できる有効なデータが得られます。私たちは、生産、保守、技術、経営管理に関するデータマイニングに焦点を当てています。
生産機械からの信頼性の高い安全なデータ収集を維持するために、これらの通信データゲートウェイの実装を提供しています。私たちは通常、プロジェクトの規模とベストプラクティスを深めるために1つ以上のゲートウェイを使用します。複数のマシンが1つのゲートウェイと通信できます。
状態監視システムの主な仕事は、インタラクティブなウェブ環境やプレゼンテーション用のレポートサービスの形で、収集されたデータを信頼できる方法で分析することです。
このシステムには、生産、保守、技術条件に関する包括的なダッシュボードとレポートが用意されています。それはあなたの製造プロセスと保守管理に透明性をもたらします。
メンテナンスのために、高度なアプリケーションが利用可能です。予知保全アプリは、機械の軸のアラーム監視、軸モーターの稼働時間、現在の負荷、速度と温度の監視をまとめています。特定の部品の摩耗率を判断するために、最新の機械学習と統計的アプローチが適用されています。
でデータ表示機能をテストできます 無料のライブデモ。
分析サービスは業界全体のすべてのデータを活用します。統計と機械学習の応用は、ビッグデータから貴重な情報を提供します。当社の分析サービスは、複雑なデータをコンテキスト付きの情報に変換して、お客様の業務効率とイノベーションをサポートします。
当社のソリューションセットには、予知保全、品質管理、リソース管理、レポートサービスのアプリケーションが用意されています。提示されている各ツールは、業界のベストプラクティスと顧客の要件に合わせたカスタマイズ可能性を相乗的に開発されています。分析サービスアプリケーションは、次の場所でも利用できます ライブデモアプリ。
Siemens 予知保全システム（PMApp）は、収集した状態データを監視および詳細に分析して、監視対象機器の初期障害または劣化を検出するためのソリューションです。
このシステムは、コンディションベースのメンテナンス戦略に適合します。その主な目的は、運用効率を向上させ、生産および加工装置のダウンタイムを最小限に抑えながら、メンテナンスプロセスを最適化し、メンテナンスコストを削減することです。保守管理へのこの現代的なアプローチは、この分野で卓越性を達成するための重要な一歩です。Siemens スの予知保全ソリューションは、データ生成機械を使用する製造、化学、冶金、食品加工工場など、さまざまな産業用途に適用できます。
信号処理モジュールは、産業機械やプロセスセンサーから収集された時系列を処理して監視しますが、標準的な動作からの逸脱は監視下に置く必要があります。信号処理は、監視対象コンポーネントの動作中に発生した異常を自動的かつ確実に検出し、保守部門にサービス介入のスケジュールを立てさせます。
スマートアラーム分析モジュールは、記録されたテキスト情報を自動的に分析するように指定されています。この情報には、監視対象機器の技術状態に関する関連情報が含まれている場合があります。テキスト情報は、機械制御システム、診断装置、会社情報ポータルなど、さまざまなソースから取得できます。
アラームモジュールは、生成されたアラームやメッセージの数が、個別に処理できない保守部門の制限を超えている場合に最適なソリューションです。収集されたすべてのテキストのうち、新たな障害に関する貴重な情報が含まれているのはごくわずかです。このモジュールは重要なテキスト情報を識別し、時間通りのメンテナンス警告によって一般的な障害を防ぎます。
労働時間分析モジュールは、機械や部品の稼働時間の高度な分析を提供します。分析出力は、機械故障の確率または推定平均故障時間です。
習得した知識に基づいて、メンテナンスと生産計画のプロセスを最適化できます。実際の重大度と実際の作業負荷に応じて予防修理をスケジュールすることもできます。最後に、機械の信頼性指標（MTBF、MTTR）と推定可用性に従って、製造注文をワークショップ全体に配布できます。
レポートサービスアプリケーション（RSapp）は、さまざまな企業ソース（マシンデータ、SAP、MESなど）からの大量のプロセスデータを定期的に組み合わせて、経営陣や会社の担当者が生産、保守、技術、計画、または制御を分析できるようにします。RSappシステムを使用すると、データ分析の高度な知識を持たない従業員は時間を節約し、問題解決に集中し、プロセスを最適化できます。
レポートサービスの出力には、Webベースのインタラクティブな視覚化、オフラインのPDFまたはPowerPointレポート、またはBIソフトウェア（TableauやPowerBIなど）でさらに処理するために会社のデータベースにある準備済みデータなどがあります。
レポートの特徴は、傾向と目標を含む主要業績評価指標（KPI）、コンテキストでのデータの視覚化（棒、円、傾向グラフなど）、生産における使用率とダウンタイムに関するレポート、生産中断の統計、機械や作業者のパフォーマンスの評価などです。
RSappには、アドホック分析モジュールも含まれています。これは、Siemens アナリティカルサービスの優れたサービスで、幅広い状況やプロセスの焦点を絞った分析を注文できます。結果は下書き後にレポートサービス申請書で確認できます。アドホック分析を従業員と経営陣の意思決定プロセスをサポートするように調整できます。
パターン検出、既知と未知の関係、ダウンタイムにおける無駄と原因の検索、標準外の状態と行動の検出、会社と生産プロセスの最適化、その他の貴重な情報の抽出などのサービスを提供しています。
品質管理アプリケーション（QCapp）は、製造プロセスの品質に重点を置いています。生産管理部門と品質管理部門が製造プロセスを管理するための包括的なシステムを提供します。最適化の主な目標は、欠陥を最小限に抑え、製品の信頼性を最大化することです。
QCappは3つのツールで構成されています。Anomaly Detection ツールは、製造中に生成されたプロセス信号や、機械加工や組立工程の後に撮影された写真によって、製造初期段階の不適合品を分類できます。
統計的プロセス管理（SPC）ツールは、生産プロセスのオンライン監視に重点を置いており、非標準的な生産現象を検出します。SPC は、生産性を高め、欠陥を防ぎ、製造プロセスへの不必要な変更を避けるためのシンプルで効果的な手法です。
最後になりましたが、ユーザーインタラクティブな実験計画法（DOE）ツールで、生産プロセスのさまざまな入力や設定を試すことができます。それは大きな品質効果と生産実績の識別につながります。
供給管理アプリケーション（SMApp）を使用すると、社内物流における生産資材の在庫、メンテナンス、スペアパーツ、倉庫、輸送ルートの分析と最適化が可能になります。
アプリケーションは、スペアパーツや材料の使用履歴の消費量、リスクレベル、補償範囲の信頼性の分析に基づいて、最適な在庫を予測します。内部ロジスティクスは、在庫の輸送ルートの設定を最適化してロジスティクススタッフの能力を理想的に活用することで、SMappから利益を得ることができます。輸送時間とエネルギーを節約できます。
シーメンスのトルトノフ工場でのデジタル化
このSiemens 工場では、マスクの追跡と識別を自動化したので、手動での検索や検査は不要になりました。この工場はマスクのピッキングミスを最大70％減らし、製造プロセス全体を加速しました。
インテリジェントな収集とデータ分析
この自動車メーカーは、生産ラインと機械監視を完全に自動化しました。個々の機械の完全な透明性と詳細な状態状況は、生産とメンテナンスの両方に大きなメリットをもたらしました。
フロントガラス製造のデジタル化
このフロントガラスの世界的大手メーカーは、Siemens 共同でチュデジツェ工場で生産の完全なデジタル変革を実施し、無駄のない製造目標の達成を支援しました。
