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各種プラント、設備、機器における破損事故予防および事故の原因究明/対策実施を請け負います。
また、保全DX(Digital Transformation)構築のお手伝いをします。
お気軽にお問い合わせ下さい。
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わたしたちについて
NEWS
新着情報
AIを活用したリスクベース保全(RBM)
*1
の取組みが
多摩イノベーションエコシステム促進事業の「リーディングプロジェクト」に選定されました
当社の「AIを活用した老朽設備保全のためのリスク検知及び安定稼働に向けたサポートサービスの検証の取組みが、東京都 「多摩イノベーションエコシステム促進事業」の「リーディングプロジェクト」に選定されました
*2
。
本プロジェクトでは、当社がこれまで大プラント(石油精製、化学、発電、廃棄物)に対して適用実績をもつ「AIを活用したRBM(リスクベースメンテナンス)」を、各種中小製造業の設備および社会インフラに適用できるかを検証します。高経年化や熟練技術者の減少などの課題の解決に向けて、熟練者に依存しない安定稼働の実現を目指します。
プレスリリースは
こちらから
*1:プラント・設備の各部位におけるリスク(破損の起きやすさ×破損による被害の大きさ)を基準に保全を行う方法で、リスクと保全費用の最適化を図ることができる。
*2:https://tama-innovation-ecosystem.jp/project/reform/4806/
CONSULTANT
コンサルタント
熟練の経験豊富な社員が多数在籍しております。
幅広い分野において、専門的な知識を駆使しながら、
リスクを最適化していきます。
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RBM
Risk Base Maintenance
メンテナンス
損傷を予知するAIとリスク(破損確率×被害の大きさ)を評価するソフトを用いて、
熟練技術者によってRBM(リスクベースメンテナンス)を提供いたします。
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SaaS
Software as a Service
ソフトウェア
損傷機構設定AI搭載RBM SaaS(Software as a Service)は、対象物において懸念される損傷機構をAIで特定し、損傷度合いを評価するモジュールを用いてリスクを算定します。専門家の検証を伴いますが、RBMにおける熟練技術者依存度を下げられます。
また、欠陥(減肉、割れ)が検出された場合、その健全性を評価して継続使用の可否を判断するFFS(Fitness For Service)による評価も提供し、損傷機構設定AIを活用します。
Maintenance DX
保全DX
RBMとFFSによる保全のデジタル化によって、
保全のデジタルツインを構成し、
保全DXを実現させ、業務の効率化が図れます。
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EXAMPLE
導入例
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FAQ
よくある質問
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