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2017.08.08

インバータから始めるIoT!~機械の故障予知~

豆大福先生への質問豆大福先生への質問

IoTに備えて機械の故障予知に取り組みたいのですが、
どんなことをすればいいのでしょうか?

モノをインターネットにつなぐ「IoT(Internet of Things)」の導入により、生産性向上を目指す動きが活発になっている製造現場。生産機械が完全に壊れてから結果を報告するのではなく、不調や異常を“見える化”し、故障が起こる前に予測したいという要望が増えてきているようですね。

故障予知は“見える化”から始まる

工場のIoT化のファーストステップは、生産ラインや生産機器の情報を“見える化”し、収集すること。故障予知はそのデータを元に行われます。将来的には、収集した情報をAI(人工知能)に学習・分析させ、“見える化”から故障の対処まで自動化することが求められています。

しかし、ひとくちに故障予知に取り組むといっても、どんなことをすればよいのか分からない場合もあるでしょう。すでにセンサなどを使って故障予知に取り組んでいても、外付け機器を購入・設置するコストが悩みのタネになっているケースもあるようです。

コストをかけずに、インバータひとつで故障予知が可能

簡単に、かつコストをかけずに故障予知を始めるにはどうすればよいか。その方法のひとつとして注目したいのが、安川電機の汎用インバータを使った方法です。

インバータは、駆動させているモータの「速度」「電流」「トルク」「消費電力」といったデータをリアルタイムでモニタリングしています。つまりインバータはすでにデータの“見える化”ができているのです。この”見える化”データを機械の予防保全の情報源として使うことで、インバータがいつもと違う動きを検知し異常を予兆してくれます。

故障予知のためには外付け機器が必要と思いがちですが、実は安川電機のインバータひとつで対応可能。GA700A1000V1000U1000の4機種の汎用インバータが対応しています。

機械を止めずに診断できる インバータを使った故障予知の仕組みとは

例えばコンベヤを使っている工場で、コンベヤ稼動部、ギヤ、モータの劣化が進み、振動が発生しているとします。このとき、モータのトルクが正常時のしきい値をオーバーすると、インバータがそれを検知してアラームを出す仕組みです。

アラームがなければ、故障で完全に止まってしまうまで劣化の程度に気付けない可能性もある。機械の停止は生産性の低下に直結しますが、インバータを活用すれば機械を動かしながら異常の予兆を診断することができるのです。

また、ファンやポンプの例。ファンやポンプなどの流体では、フィルタが目詰まりするとモータの消費電力が変動します。その正常時と異常時の電力レベルからインバータが異常を検知し、知らせてくれます。

ほかにもベルト駆動ではベルトなどの劣化、昇降機・コンベヤなどではベルト・プーリの劣化などにも適用が可能。振動ピックなどの高価なセンサを使わずとも、インバータとモータがその代わりとなって機械の異常を診断してくれるというわけですね。

壊れる前に知ることが、高稼働率&コスト削減につながる

安川電機の汎用インバータによる100%の機械故障予測は難しいものの、故障の可能性を診断する情報のひとつとして使えることは、生産性の向上やコスト削減において大きなメリットといえるでしょう。

機械・設備が壊れてから交換するのではなく、壊れる前に交換することで高い稼働率を維持することができます。

また、異常の予兆が分からないために定期メンテナンスを行っていた保守担当者は、アラームが出たタイミングでメンテナンスをする運用に切り替えられます。不必要なメンテナンスが減ってコスト削減につながりますよね。

実際に診断をする際には、機械の故障予知プログラミングツール(DriveWorksEZ)を使い、インバータのカスタマイズを行います。パソコン上でファンクションコマンドをドラッグ&ドロップして結ぶだけで、機械・設備に合わせて簡単に導入・調整することが可能です。

  • ①プログラミング

    ファンクションコマンドをドラッグ&ドロップして結ぶだけ!!

  • ②インバータに書込み

    約15~30秒


  • ③カスタマイズ完了!!




工場のIoT化が急がれる製造現場。まずは汎用インバータを使った故障予知から取り組んでみてはいかがでしょうか。

解説のポイント

  1. IoT化の第一歩として“見える化”が求められている。
  2. センサいらず! 安川電機の汎用インバータで機械の故障予知が可能。
  3. 壊れる前に知ることが、高稼働率&コスト削減のカギ。

故障予知のプログラミングツール「DriveWorksEZ」の仕様・導入法を見る