ベルトコンベアは機長の長いものや、高所やトンネルなどアクセスの悪いものが多々あります。さらに鉄鉱石や石灰岩、石炭などの鉱山や鉄鋼やセメントなどの生産現場には多数のコンベアが広いヤードに分散配置されており、ひとたび事故が発生すると、故障復旧やコンベア周辺の落鉱清掃のために夜間を問わず要員をかき集めて緊急に対応する必要があります。夜間の突発的な故障対応は安全管理の面からも絶対に避けたい作業です。従ってコンベアの故障予知を効率よく正確に把握することは計画的な設備維持や生産機会の損失を減らすために製造現場の切なる願いであり絶対に実現しなければならない課題であります。
既存の故障予知テクノロジーを徹底的に活用する
1. 加速度センサー、蛇行検知センサー、振動センサー、温度センサー、電流・電圧センサーなどの各種既存センサーデータの活用
センサーとしては既存のものが多数有り実績があります。こられのセンサーを組み合わせて複雑なコンベア故障をいち早く検出可能です。
2. AI・教師有りデータの活用で異常を素早く検知し詳細な解析を実施する
- センサーからのデータをAIで学習させ、正常値からの逸脱を異常としてリアルタイム検出。
- 異常のパターンを蓄積して過去のデータと比較して故障パターンを類推する。
３． 期待効果
- やかん、休日の突発的な呼び出しの減少で計画的で安全な整備作業の推進。
- 生産機会に確保。ダウンタイムの短縮、もしくは生産ロスの最小化
- 計画的な修理計画により作業員のピーク作業を平滑化でトータル人件費削減。
- 熟練工の作業方法、手順をAI管理して若手のをデータ化・共有化
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