データ分析を適用した新しい保全方式による需要設備品質向上の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC15012

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2015/06/25

タイトル(英語): Consideration of the quality improvement of demand facilities by the new maintenance method applied data analysis

著者名: 村山 真実子(広島工業大学),丸井 雄策(広島工業大学),西村 和則(広島工業大学)

著者名(英語): Mamiko Murayama(Hiroshima Institute of Technology),Yusaku Marui(Hiroshima Institute of Technology),Kazunori Nishimura(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 需要設備|状態保全|データマイニング|決定木分析|故障時期予測|保全品質|Demand Facilities|Condition-Based Maintenance|Data Mining|Decision Tree Analysis|Failure Period Prediction|Maintenance Quality

要約(日本語): 近年，需要設備では，電力化率増加に伴い，保全品質の向上が求められている。しかし， 現状は設備状態に関係なく一定の保全周期で保全を行っているため，保全周期より前に故障した設備には対応することができない。本論文では，データ分析を保全情報に適用した設備状態の予測を行う新たな保全方式の品質向上を検討する。この結果，予測結果を設備保全に適用することにより設備状態に応じた保全ができ，保全品質の向上につながる。

要約(英語): In recent years, improvement of the maintenance quality is demanded with increase of electrification ratio in the demand facilities. However, carrying out maintenance by a constant maintenance cycle of regardless of facilities state in the present. Therefore, it is impossible to support with the facilities before a maintenance cycle. In this paper, we study the quality improvement of facilities new maintenance method predicting the facilities state by applying data analysis to maintenance information. As a result, it can be perform maintenance depending on facilities state by applying prediction result to facilities maintenance and contribute to improvement of the quality of maintenance.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 636 Kバイト