Solution
少データ予寿命予測
少数の稼働データから余寿命予測・部品交換時期を推定し、保全計画を最適化します。
概要
故障データが限られる現場でも、物理的な劣化メカニズムを統計モデルに組み込むことで、高精度な状態基準保全（CBM）を実現します。 設備の潜在的な劣化状態をセンサーデータから推定し、余寿命（RUL）や部品交換の最適タイミングを予測します。
導入効果
- 少数の稼働データから余寿命を高精度に予測
- 部品交換時期の最適化でコストを削減
- 突発故障のリスクを低減
応用先の業界
- 製造
- ビル設備
- インフラ
- プラント
解決する課題
Before
- 故障データが少なく、データドリブンな保全が困難
- 定期交換に頼り、過剰保全や突発故障が発生
- 設備劣化の進行度合いが定量的に把握できない
After
- 少数データでも余寿命・交換時期を定量予測
- 状態基準保全で保全コストを最適化
- 劣化の進行を可視化し、計画的に対応
提供内容
劣化状態の推定
振動・電流・温度等のセンサーデータから設備の潜在的な劣化状態を推定します。
余寿命（RUL）予測
推定した劣化状態の将来推移を予測し、使用限界への到達時期を算出します。
交換時期の最適化
故障リスクと保全コストのバランスを考慮した最適な交換タイミングを提案します。
お問い合わせ
設備保全の課題について、データ状況に合わせた最適なアプローチをご提案します。