AI機械学習がモーターを診断スマートモーターシステム | アナログ・デバイセズ
AI機械学習がモーターを診断
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閾値設定から分析・診断、
原因特定までモーター保全はAlに任せよう。ダウンタイムを防いで、様々なロスを回避したい。
でも、煩わしい手間はかけたくない。そんな声に応えるのが、アナログ・デバイセズの予知保全ソリューションADI OtoSenseスマート・モーター・センサー(SMS)です。
閾値設定から分析診断、原因特定、対処方法の推奨までを業界で初めてAlが実行。
不具合や誤報による計画外停止はもちろん、定期メンテナンスの回数も、Al任せで削減可能です。 さあ、SMSで、もっとスマートな工場へ。
こんな工場で! SMSの活躍分野
食品/飲料
自動車
製鉄
製紙/パルプ
さあ、メンテナンスから自由になろう。
ダウンタイムを防いで、様々なロスを回避したい。
でも、煩わしい手間はかけたくない。そんな声に応えるのが、アナログ・デバイセズの予知保全ソリューションADI OtoSenseスマート・モーター・センサー(SMS)です。
閾値設定から分析診断、原因特定、対処方法の推奨までを業界で初めてAlが実行。
不具合や誤報による計画外停止はもちろん、定期メンテナンスの回数も、Al任せで削減可能です。 さあ、SMSで、もっとスマートな工場へ。
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取り付けからデータ取得まで、わずか15分
SMSの設置古、モーターのフィンにクランプするだけ。
電気的接続がなくても磁界センサーによって雫気の様子の検出が可能です。設置15分後には、データ取得を開始します。スマートモーターセンサー取り付け方法スマートモーターセンサー初期設定 -
個体ごとに最適な閾値で、誤報を削減
設置後約4週間で※、AIが個体ごとに自動学習。 それぞれに最適な閾値を設定します。
人間の感覚に寄らずデータに基づき厳密に閾値を設定するので、誤報とそれに伴うロスを減らせます。- 24時間稼働の場合
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直感的なGUIで、原因・対処方法も提示
モーターの状態は図解や色分布で表示。
初めてのユーザーも直感的に理解できます。
不具合の予兆が検知されると原因の箇所と推奨対処も提示します。 -
モーター内9カ所を24時間監視し、予知保全
- 電源システム
- シャフトバランス
- アライメント
- ベアリング
- エアギャップ
- 冷却システム
- 回転子
- 固定子巻線
- 機械的緩み
音や振動などの機械的な異常の引き金となる電気的異常も検知。
計画外停止を末然に防げます。状態は24時間365日監視でき、計画的且つ効率的な保全を実現するCbM(状態基準保全)への移行も可能にします。
高精度に異常を検知できる理由
- 1. モーター情報
- 2. 初期学習データ(約4週間)*24時間稼働時
- 3. 異常検出アルゴリズム自動生成
対象モーター
- 三相誘導かご型モーター
- 標準的な低圧IECまたはNEMAモーター
- 450(IEC 60034)または500(NEMA MG1)以下のフレームで出力範囲0.37kW~500kWのモーター
- 直接駆動、インバータ駆動
動作条件
通信環境 | |
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ネットワーク | 2.4GHz 無線LAN(5GHzは非対応) |
暗号化アルゴリズム | WEP, WPA, WPA2 |
信号強度 | -60dB 以上 |
ポート | MQTT over TLS(8883), HTTPS(443) |
温度環境 | |
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動作温度範囲 | -40℃~60℃ |
アプリOS環境 | |
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iPhone | iOS 13 以降 |
iPad | iPadOS13以降 |
Androidスマートフォン / タブレット |
Android 6.0 以降 |
仕様
物理仕様(SMS) | |
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重量 | 0.5 kg ABS |
ケース素材 | 樹脂 |
設置場所 | 冷却フィン |
バッテリー | 単3リチウム電池4個 |
ワイヤレス通信 | |
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ネットワーク規格 | Wi-Fi b/g/n |
無線規格 | IEEE 802.11 b/g/n |
無線周波数 | 2.4 GHz |
振動測定 | |
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振幅範囲 | ±40 g |
周波数帯域 | 1 Hz~3.1kHz |
データ形式 | 信号波形FFT, rms |
2軸振動 | 軸方向、径方向 |
適合規格 | |
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サイズ