予知保全のAからZ

予測メンテナンス(PdM)に慣れているかどうかに関係なく、
Senseyeチームは、メンテナンスプラクティスに関連する一般的に使用される単語とフレーズの便利な、「AからZのガイド」をまとめました。

AA-異常性 Anomalousness 
「異常とは、予期しない、または説明のつかないデータの特徴です。
異常性とは、異常の密度の尺度、または別の言い方をすれば、データの異常の程度の尺度です。」
ジェームズ・ローチ博士
チーフサイエンティスト

 

 

B is for_Instagram-1B-バスタブ曲線 Bathtub Curve
「これは、資産のライフサイクル全体にわたるマシン障害の確率の古典的な表現です。
最初は、製造および設置エラー(初期障害)による障害の可能性が高くなります。
資産の寿命の大半で、障害率は一定になります(ランダムな障害)。
最後に向かって、コンポーネントが疲労に負けたために障害の可能性が増加し始めます(摩耗障害)。」
クリス・エスプリ
状態監視スペシャリスト

 

C is for_Instagram-1-1
C-状態監視 Condition Monitoring
「Condition Monitoring(CM)は、センサー測定と処理を使用して産業機械の状態を判断する分野です。
CMは、多くのビジネス上の利点を可能にし、事後対応型から予防型、予測型までの成熟したメンテナンスプラクティスの基礎を形成します。」
ロブ・ラッセル
CTO

 

 

D is for_Instagram
D-診断 Diagnostics
「障害や障害の性質を判断するための症状と症候群の検査。」
サイモン・カンパ博士
最高経営責任者

 

 

E is for_Instagram
E-専門知識 Expert Knowledge
「専門知識、またはコンテキストとは、データの解釈に使用される情報です。
私たちのドメインでは、資産の特性、それらがどのように動作し、どのように失敗するかを説明します。
また、条件インジケータの選択にも使用されます。」
サミュエル・パーク博士
データサイエンティスト

 

F is for_Instagram
F-障害モード Failure Modes
「機械は単一の一貫した方法で失敗することはありません。
時間の経過とともに劣化する多くの可動部品があります。
保守作業記録の一部として障害モードをキャプチャすることは、データのコンテキストを提供し、
実行可能な分析のタイプを強化するため、障害監視データの価値への投資です。
ロブ・ラッセル
CTO

G is for_Instagram

G-グラウンドトゥルース Ground Truth
「「グランドトゥルース」は、そのドメインに適用された機械学習モデルの予測機能を定量化
および判断するために使用できるドメイン固有のベンチマークに付けられた名前です。
適切に使用すると、「グランドトゥルース」のモデル選択ツールとして使えます。」
サミュエル・パーク博士
データサイエンティスト

 

H is for_InstagramH-フムス HUMS
「航空宇宙、健康および使用状況監視システム(HUMS)から生まれたものは、
機械コンポーネントの状態、機体とその動的コンポーネントの使用状況を自動的に監視するように設計されています。
HUMSは、安全性の向上、保守負担の軽減、 HUMSの概念は、異なる名前であるものの、現在では他の業界に進出しつつあります。」
ロブ・ラッセル
CTO

 

 

I is for_Instagram
I-インダストリー4.0 Industry 4.0
「4つの産業革命があることが広く合意されています。
1つ目は農業から都市環境への変化、2つ目は量産、3つ目はデジタル自動化、4つ目はつながりです。
インダストリー4.0はあらゆる層への情報技術の浸透を表しています運用技術を生み出し、
これまで不可能だったインテリジェンスと最適化を可能にする大量のデータを生成します。」
アレックス・ヒル
Senseye USA CEO


J is for_Instagram
J-ジャストインタイム Just in Time
「Just in Time(JIT)は、1960年代に日本の製造業で生まれた基本的な製造方法です。
製造サイクルの短縮と、サプライチェーン全体での在庫保有の必要性の削減に焦点を当てています。
在庫保管のコスト、より効率的な生産および製品品質の改善。」
ロブ・ラッセル
CTO

 

K is for_Instagram
K-カルマンフィルター Kalman Filter
「システムの状態に関する知識と不確実性についての知識に基づいた推測を使用して、システムの将来の進化について合理的な推論を行うアプローチ。
すべてが揃ったとき、それはほとんど魔法のようになります。」
リー・ミドルトン博士
データサイエンティスト

 

L is for_Instagram
L-潤滑 Lubrication
「潤滑は、2つの表面間の摩擦/摩耗を減らすプロセスです。
これは、機械で一般にオイルやグリースなどの潤滑剤を塗布することで達成されます。
潤滑剤の粒子および水分含有量の変化は、推定に使用できます機械部品の摩耗と迅速なメンテナンス処置。」
クリス・エスプリ
状態監視スペシャリスト

M is for_InstagramM-機械学習 Machine Learning
「アルゴリズムは入力を出力に変換するための命令です。
人間はそれらを書くことができますが、これが困難または遅い場合は、タスクをコンピューターに委任できます。
コンピューターがアルゴリズムを書くために使用するアルゴリズム-入力と出力のサンプルから推測するために-機械学習アルゴリズムと呼ばれます。
そして、それが機械学習のすべてです。」
ジェームズ・ローチ博士
チーフサイエンティスト

 

N is for_Instagram
N-通知 Notifications
「通知は、ユーザーの注意を正しいものに向ける重要な方法です。
情報が多すぎる(「やることが多すぎる!」)と少なすぎる(「これはは壊れています!」)と、製品の一般ユーザーと密接な関係を維持することによってのみ理解できます。」
アダム・プール
製品設計リード

 

O is for_Instagram-1 
O-運用機器の有効性(OEE)Operational Equipment Effectiveness (OEE)
「運用機器の有効性(OEE)は製造生産性の重要な尺度です。
機械性能の3つの要素、可用性(A)、性能(P)、および出力品質(Q)を組み合わせることにより、生産時間の生産率を示します。
OEEスコアが100%であるということは、ダウンタイムなしで、可能な限り高速で、優れた部品のみが製造されることを意味します。」
リリー・フリストバ
製品アソシエイト

 

P is for_Instagram
P-予後 Prognostics
「予後診断は機械の故障を予測するエンジニアリング分野です。
モデル駆動型は機械の物理的理解を使用して故障を予測しますが、データ駆動型は履歴データと機械学習を使用します。データ駆動型の技術を強化します。」
ダニエル・リード博士
バックエンドリード

 

Q is for_Instagram
Q-量子化エラー Quantisation Error
「量子化誤差は、離散値のセットに制約されるサンプル値によってノイズが信号に追加されるプロセスです。
量子化誤差は、関心のある特徴と比較して低解像度のセンサーを使用することで導入できます。状態監視アプリケーションの感度が低下する可能性があります。」
グラハム・ブルース
状態監視スペシャリスト

 

R is for_Instagram
R-根本原因 Root Cause
「根本原因は、問題が発生する根本的な理由です。
この用語は、障害の最も初期の最も基本的な原因を示します。
したがって、根本的な問題を修正すると、最も深い層で原因が取り除かれ、完全に根絶されます。」
ペギー・クーパー・バーガー
マーケティングアソシエイト

 

S is for_Instagram
S-スケーラブル Scalable
「スケーラビリティとは、特定のプロジェクトの規模を1台のマシンから数万台に変更する能力を意味します。
最新のマシンから取得できるデータ量は膨大であり、常に増加しています。
それを活用するために、最初のセンサーと同じくらい正確かつ迅速に100'000番目のセンサーを監視できるようにするシステムです。」
オリバー・スカンベルク・ティッペン
機械学習エンジニア

 

T is for_Instagram
T-トレンド検出 Trend Detection
「機械装置からのデータの予期しない傾向は、機械の状態の大幅かつ持続的な変化を示します。
これは、多くの場合、機械の故障に至るまでの性能低下の兆候です。」
ヘンリー・トゥルオング博士
データサイエンティスト

 

U is for_Instagram

U-計画外 Unplanned
「故障した列車によって台無しになった通勤から、機械の故障による生産ラインの停止まで、計画外のダウンタイムは不便でコストがかかる可能性があります。」
クリス・スミス博士
状態監視スペシャリスト

 

V is for_Instagram
V-振動 Vibration
「振動解析は、機械部品(ベアリングやギアなど)の構造の小さな変化が部品の振動応答に大きく予測可能な影響を与えるため、回転機械の状態監視における重要な手法です。
これにより、早期の識別が可能になり、当該コンポーネントの劣化と故障の原因がわかります。」
クリス・エスプリ
状態監視スペシャリスト

 

W is for_Instagram
W-Webアプリ Web App
「SenseyeのWebアプリにより、メンテナンスチームは膨大な量のデータをすばやく簡単に解釈し、重要なメンテナンスアクティビティの実行に専念できます。
最も重要な情報を最前線にもたらし、現実世界の意思決定の基礎となるデータを分析、および理解するツールをすべてサポートします。」
マット・ウィルソン
フロントエンドリード

 

X is for_Instagram
X-XOr XOr
「XOr、または「排他的論理和」は機械学習の古典的な問題です。
2つのバイナリ入力が与えられた場合、ニューラルネットワークを使用してXOr論理ゲートの出力を予測します。
そうでなければ、このような複雑なモデルは、実際のマシンの問題を解決するために、常に変更および適応する必要があります。」
ヘンリー・トゥルオン
データサイエンティスト

 

Y is for_Instagram
Y-ヨー Yaw
「ヨー回転は、垂直軸を中心とする剛体の動きです。
産業用ロボットから風力タービンに至るまでの機械の主要な軸として、ヨーは状態監視アプリケーションの焦点となることがよくあります。」
グラハム・ブルース
状態監視スペシャリスト

 

Z is for_InstagramZ-ゼロ Zero
ゼロはボンネットそこにからのボットでした。
移動する代わりに立っています。
その措置はされました。
そのため、ボットは調整されました。
Zeroにはダウンタイムを与えません。
リー・ミドルトン博士
データサイエンティスト