設備の仕組みに基づく
設備構造、運転条件、故障特性を踏まえ、監視する信号と判定条件を定義します。
設備の状態監視を、既存のオートメーションに。設備の故障メカニズムと AI を組み合わせ、異常の早期発見と原因調査を支援します。保全を、繰り返しの調査から計画的な対応へ。
センサー、ゲートウェイ、ソフトウェア、AI を既存の設備と保全業務に合わせて構成します。
設備診断ナレッジとルールパッケージ
データは設備で何が起きているかを示します。設備の物理的な仕組みと診断ルールは、その原因と次に確認すべきことを考える手掛かりになります。LinkedTi は現場の経験を設定可能なルールとテンプレートに整理し、既存の保全業務につなげます。
設備構造、運転条件、故障特性を踏まえ、監視する信号と判定条件を定義します。
視覚的なルール編集、パラメーター設定、ルールの展開により継続監視を支援。テンプレートの保存・分類・再利用にも対応します。
診断提案を現場確認や保全結果と照合し、次の判断に役立つ知識を蓄積します。
PLC / DCS 連携
回転数や負荷などの運転条件を踏まえて異常を捉え、診断結果を既存の操作画面へ返します。生産制御と設備診断は情報を共有しながら、実行上の役割を分けて設計します。
自社開発の端末で信号を収集し、設定されたローカル処理を実行。取得可能な回転数、負荷、運転モードを異常分析の背景情報として活用します。
設備状態とアラームを既存システムへ連携。Siemens の PLC/DCS とソリューションを統合し、Phoenix Contact の PLCnext との研究開発連携も進めています。
ソフトウェアと案件に応じた Agent のワークフローで、診断、現場確認、報告、保全記録をつなぎます。担当者が結果を確認し、経験を次の判断に生かします。

画面例:現行の中国語インターフェース
圧延機のローラーテーブルに振動監視と故障診断を導入。通常の巡回点検では明確な異常が見られない段階で、軸受損傷の兆候を捉えました。その後の定期修繕で転動体の損傷が確認され、交換につながりました。既存 PLC の機能を補完し、予備品の準備や保全計画に役立てています。
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