設備保全 ・ 動きの型 ― 予測
設備予知保全
突発故障で生産停止。定期交換はムダも多い。予知保全システムは高価。
- 1. ふだんを覚える
- 2. 離れぐあいを測る
- 3. 日付順に並べる
- 4. 傾きを見る
調子がよいときの振動・電流・温度を集めて、ふつうの範囲を作ります。
いまの値46
このままなら―で限界
図は自動で進みます。数字はしくみを見せるための例です。
中でやっていること
- 1
ふだんを覚える
調子がよいときの振動・電流・温度を集めて、ふつうの範囲を作ります。
- 2
離れぐあいを測る
いまの値がその範囲からどれだけ外れているかを、1つの数字にします。
- 3
日付順に並べる
毎日の外れぐあいを並べて、線を引きます。
- 4
傾きを見る
だんだん外れていっていれば、壊れる前の合図として知らせます。
やること
振動・温度・電流を基準学習 → 乖離で予兆検知 → 壊れる前に対処。
入れるもの
正常時の振動/電流/温度CSV ＋ 監視したい期間
出てくるもの
最新の乖離 σ ＋ 悪化トレンド
わかること
3σ超＝いつもと違う→点検推奨。悪化中のチャンネルを先に確認する。
やり方の選択肢
ローカル（統計ベース・学習ゼロ・0円運用）
使っているAIの階層
② 従来型ML・画像処理
純numpy・軽量な統計/ML（依存追加なし）
向いている人
設備保全・生産技術