予知保全

予防保全は長年にわたり信頼性工学の基盤とされており、設備の故障や突発的なダウンタイムを削減することを目的としています。しかし、従来のカレンダーに基づく保全手法は、過剰な保守、予期せぬ故障、そしてリソースの非効率な使用を招くことが少なくありません。

現在の製造業は、重大な課題に直面しています：

• 旧式設備やコスト重視機器におけるリアルタイムな状態可視化の欠如

• 特に多品種生産環境における、オペレーターの勘や経験への過度な依存

• 保全作業と生産分析との統合が不十分

これらの課題は、運用リスクと保全コストの両方を増大させます。

SMARCでは、軽量なデータ取得、信号解析、および動作パターン認識を組み合わせることで、機械の劣化兆候を早期に検出するAI駆動型の予防保全フレームワークを開発しています。既存インフラを大きく変更することなく、予測的インサイトを誰もが活用できるようにする「スケーラブルなインテリジェンス」の実現に注力しています。

現在、私たちは切削加工から射出成形に至る複数の分野においてモデルの検証を進めており、常にコスト効率性、堅牢性、そして産業現場での解釈可能性という原則に基づいて取り組んでいます。

スマートな保全戦略の導入や、インテリジェントなインサイトによるダウンタイムの削減にご関心がございましたら、どうぞお気軽にご連絡ください。