産業用状態モニタリングにおけるセンサ

状態モニタリングには何年もの歴史がありますが、モノのインターネット化（IoT）によって進化しつつあります。 IoT の発展、そしてあらゆる工場設備において継続的モニタリングをサポートするその先進のエコシステムは、状態モニタリングの慣行に影響を及ぼして予知保全作業の発展に寄与してきました。センサは、この IoT エコシステムに求められる要件に対応できるように製造されるようになっています。最新のセンサ開発は、小型化、デジタル化、センサの融合、低消費電力、ワイヤレス技術などの IoT のトレンドから影響を受けつつあります。同時に、過酷な環境に耐えられるようにパッケージングされています。結果として、センサは、機械学習や AI（人工知能）によってインテリジェントな決定を容易にするデータを収集することで継続的な状態モニタリングができるように進展しています。振動、圧力、位置、速度、流体特性、温度、湿度の各センサは、いずれも産業用状態モニタリング用途の中で重要な役割を果たします。これらの産業用センサは、機械の故障の予測、生産性の改善、メンテナンス コストの低減、作業者の安全性の改善によってダウンタイムの削減に役立ちます。

これまで、産業用状態モニタリング センサは、風車、工業用ポンプ、コンプレッサ、HVAC システムなど、ハイエンド機種の重機で使用されてきました。 しかし、IoT における変革やオートメーション作業の増加に伴い、機械スピンドル、コンベヤ ベルト、選別台、工作機械など、より優れた予知保全を必要とする、より小型の大量生産システムに産業用状態モニタリング センサを採用する需要が高まっています。これらの産業用途における機械のダウンタイムの削減は、顧客体験や収益性の点で、極めて重要な考慮すべき問題です。したがって、状態モニタリングと予防保全の実施を取り入れることには、正確かつ信頼性の高いセンサなしでは実現できない多くの利点があります。必要なデータの測定に適したセンサを使用することで、どのような産業用途でも状態モニタリングを実現できるでしょう。そして、必要に応じて予知保全が実行されて業務を継続できるかどうかが確認されます。

定期的なメンテナンスは、機器の健全性を確保する上で大きな役割を果たします。 一方で、それは最も効率的で費用対効果の高い方法とは言えません。予定された時間枠で部品を交換することで、ダウンタイムを予測することはできますが、部品の寿命をフルに活用できるとは限りません。システムの複雑さや使用材料の希少性によっては、早すぎる部品交換は不必要なコスト負担や余分な環境廃棄物を生みかねません。予知保全とは、産業機器のメンテナンス時期の決定に重点を置いた状態モニタリングのサブセットです。これによって製造工場の稼働時間が保証され、製品の継続的な開発による優れた顧客体験と収益性が確保されます。