AIで音響/振動データを分析し、正常性を監視
FUJITSU Manufacturing Industry Solution
COLMINA 音響分析診断

作業者のスキルに依存しない、正常性の監視が可能

熟練者が音や振動の違いを感じ取り、正常性を判断するケースがありますが、個人差による結果のばらつきや、点検時の振り返りが困難などの課題がありました。
COLMINA 音響分析診断では、音響/振動データを収集し、AIで解析・診断することで、作業者のスキルに依存しない正常性の監視が可能です。

お客様の利用シーンに合わせて、音響/振動センサーを対象機器の近くに設置して常時監視する方法と、点検時にスマホやタブレットを対象機器の近くに持っていき、その場で診断する方法の2つの構成が選べます。

COLMINA 音響分析診断の特長

3つのポイント

  • AIで音響/振動データを分析し、正常/異常を診断

    音響/振動データを収集し、AIで分析・診断するため、作業者の主観に依存しない正常性の監視が可能になります。
    設備の異常予兆の検知、構造物の点検、検査やネジ締め作業の成否チェックなどに活用できます。

  • “ゆらぎ“や騒音がある環境でも適用可能

    音声認識で培った技術を活用し、ゆらぎ(環境変化による音の違い)や騒音がある環境でも適用可能です。
    周波数特性だけでは正常状態の確認が困難な設備、環境でも使用できます。

  • 最適なタイミングで予知保全ができる

    COLMINA工場実践テンプレートと一緒に使うことで、設備の稼働状況と音響/振動の診断結果とを重ね合わせて見ることができ、最適なタイミングで予知保全が可能です。

導入に向けた進め方

フェーズ①事前ヒアリング②簡易収録/分析③POC④本番導入⑤本番導入後
目的ターゲットの検討監視の実現可能性を提示実現性の詳細検証実運用システムの構築精度向上、展開
内容

①動作条件や運転モードの確認

②既存の点検方法、点検時の知見をヒアリング

③現場環境の確認
防爆、防水、防鹿、屋根の有無、周辺設備の状態など

①対象設備で正常動作音を収録最大10データ×5分程度

②収録した音響データを分析

  • 実現可能性を判断
  • 正常/異常診断における音響振動特微量の着眼点の当たり付け

③POCのシステム提案

①簡易分析結果に基づき対象設備のサンプルデータを収録

  • 機材は有償での貸し出しも可
  • オーバホール前後や一定期間(2週間程度)の収録

②データの可視化/数値化、対象の設備特有の音響振動特徴量の相関係数を検証

③ユーザ環境に合わせたセンサ他機器選定

④本番システムの提案

①診断モデルの作成、閾値の設定

②実運用システムの構築

③操作説明、稼働立会

①最適化に向けたデータの継続収録

②モデル、閾値の最適化

③同機種への水平展開

④製造データや他センサ情報との連携による最適化

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