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Hitachi

空調・冷熱機器予兆診断

空調・冷熱機器の突発故障による事業機会の損失を軽減します。

  • 業種:その他サービス業
  • 目的:予防保守

空調・冷熱機器の正常運転データを一定期間遠隔監視クラウドに収集し、学習モデルを作成。その学習モデルと評価対象データを比較することで異常に至る予兆を検出します。故障前の整備が可能になり、突発故障による機器停止を未然に防ぎます。

特長1

空調・冷熱機器のデータを収集・解析し異常兆候を検出

データ解析技術の局所部分空間法を用いて正常運転時の運転データ(温度、圧力、電流データなど)を一定期間学習。現在の運転データとの差異を数値化することで、冷凍サイクルに関連する異常*の兆候を検出します。

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冷媒漏洩、圧縮機・膨張弁・電磁弁異常、熱交換不良など。

特長2

事業機会の損失抑制

店舗・オフィス用パッケージエアコン(シングル・ツイン)、冷凍機/チラーの故障兆候データの分析と予防保全の実施により、突然の故障による事業損失(生産停止・歩留まり・食品廃棄損など)の低減や機器の安定稼動に貢献します。

特長3

保守の合理化に貢献

専門性の高い人材を要していた定期点検を機械による定時データ点検にすることで診断精度を向上。属人化を防止し、かつ省人化が可能になります。

特長4

オーバーホールを減らし、LCCを低減

軸受け摩耗を検知することで、現在の時間基準から状態基準によるオーバーホールの実施が可能です。それによりオーバーホールの回数が減って、LCCが低減します。

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LCC:Life Cycle Cost

ソリューション詳細

exiida遠隔監視・予兆診断

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