鍛造プレスは重工業における重要な設備ですが、予期しない障害により、数週間、または数か月にも及ぶ高コストなダウンタイムをもたらす場合があります。連続生産を確保するために、ALTEN社は、エッジAIテクノロジーを活用することで、変化を予測し、障害の発生を予防しています。
アプローチ
900トンを超えるプレス機が設置されており、日産1,000個を超える生産現場では、1つの技術的な問題が、3か月にも及ぶダウンタイムと大幅な収益の損失をもたらす場合もあります。故障は、原材料の問題、装置の老朽化、予期しない摩損や摩耗などの要因から生じます。
これに対処するため、スマート･センサをプレスの各所に取り付け、状況の監視に最適なスポットを特定しました。NanoEdge AI Studioを使用することにより、システムがプレスの通常の動作を学習し、故障の可能性や兆候を分類します。
次の2種類をテストとして実行：
- 正常時の状態の学習（異常検出）
- 故障の分類（Nクラス分類）
テスト結果：各種プレスおよびあらゆる種類の故障について、故障をすべて正常に検出。
NanoEdge AI Studioにより、効果的な異常検出とNクラス分類が行えるようになりました。
次のステップ：
重大度ごとの早期警告発出を自動化し、原材料が多すぎるせいで詰まりが発生したときに問題の箇所（マトリックスなど）のみを分解するなどの形で、目標を絞ったメンテナンスを可能にします。このセンサ･システムでは、複数のエラー･レベルを区別し、アラートを発出して故障や生産停止を未然に防止することで、廃物の発生を防げます。
センサ
執筆：Alten | 最終更新：2025年6月
リソース
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