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予知保全とIoT
Statistaによると、世界の予知保全市場は2030年までに643億ドル規模に達すると予想されています。予知保全デバイスの市場価値と台数の伸びは、予知保全デバイスにより産業機器や機械の故障時期を予測し、故障を防止できることが主な要因であると考えられます。
予知保全の急速な普及は、特に製造、エネルギー、輸送プロジェクトにおける1NCEのお客様の動向からも確認できます。1NCEのお客様の1,800社以上が、予知保全が必須条件である産業オートメーション分野で運用しています。 さらに、スマートメーター、自動車、ロジスティクス、インフラ、農業などのさまざまなセクターにおいて、自社の設備やシステムにIoT対応の予知保全を積極的に活用しているお客様は90%にのぼります。
予知保全機器の主要事業者
予知保全の事業者数は世界的に増加しています。下表に主要な事業者を示します。
事業者 | 地域 | Webサイト |
IBM | 米国 | |
Schneider Electric | フランス | |
General Electric | 米国 | |
Honeywell | 米国 | |
ABB | スイス | |
Rockwell Automation | 米国 | |
PTC | 米国 | |
Bosch | ドイツ | |
Fluke Corporation | 米国 |
注記：このリストは網羅的なものではありません。
予知保全におけるIoT活用例
予知モニタリングにおいては以下のようなIoT活用例があります。
ユースケース | 説明 |
状態モニタリング | 機器を継続的に監視し、正常な状態からの逸脱を検出することで、潜在的な問題が重大化する前に特定 |
機械学習 | 機械学習アルゴリズムを利用してデータを分析し、履歴パターンとリアルタイムのセンサーデータに基づいて機器の故障を予測 |
振動解析 | 機器の振動を監視し、回転機械の差し迫った故障の徴候となる異常なパターンを検出 |
サーマルイメージング | サーマルカメラを使用して、問題の初期徴候となる機器の過熱などの温度異常を検出 |
オイル分析 | 潤滑油の定期的な分析により、汚染物質や摩耗粒子を特定し、機械の状態を把握 |
超音波検査 | 機器から発生する高周波音を検出して、目に見えない機械的な問題や漏れを特定 |
リモート診断 | 専門家が実際に現場にいなくても、機器の問題を遠隔で診断し、トラブルシューティングが可能 |
予知分析 | データ分析を適用したメンテナンス必要時期の予測により、スケジュールを最適化してダウンタイムを削減 |
故障モード影響解析（FMEA） | 潜在的な故障モードと結果の体系的な評価により、メンテナンス作業を優先順位付 |
資産の健全性スコア | さまざまなデータ入力に基づいて各機器に健全性スコアを割り当てることにより、メンテナンスタスクを容易に優先順位付け |
産業オートメーションセクターについての詳細と1NCEのカスタマーインサイトはこちら。
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