設備の状態を予知し行う「次世代メンテナンス」

従来の設備を定期的に点検したり部品の交換をする「時間基準保全（定周期保全）TBM」では突発故障が防げない場合があったり、設備が安定してその性能を発揮しているときには不要なメンテナンスを施すことがあります。 これからは、設備の状態に応じ必要な時に的確なメンテナンスを行う「状態基準保全（CBM）」が重要になります。 MT Systemを利用することで、 CBMを実現できます。 MT Systemで、機械の運転中のコンディションをモニタリング（監視）しながら異常の予兆を発見することで、トラブルや故障の前にメンテナンス、状態に応じた的確なメンテナンスが行えるようになります。CBMは、労働時間の効率化、設備や機械の安定した運用による保全コストの削減にもつながります。

機器の「いつもと違う」データを発見し異常予兆を検知

MT Systemは、さまざまなパラメータに基づいて良/不良、正常/異常を判定するパターン認識手法による多変量解析を行います。個々のパラメータのしきい値で判断するよりも、検出漏れや誤検出が少ない異常予兆の検知ができます。

正常時との相違を検知し、相違がある場合に原因を特定する技術です。

MT Systemの考え方はシンプルで、まず図に示すように多要素（多変量）データをもとに、正常状態のデータ群で空間を作成します。これは"基準空間"あるいは"正常空間"と呼ばれます。  次に、任意の対象についてこの空間からの距離（マハラノビス距離）を計算します。正常領域から異常領域に向かうにつれ、マハラノビスの距離は大きくなり、異常具合を判断することができます。異常と判断された場合、どのデータ（項目）が異常となったかの解析も行います。

監視パラメータの各々の相関を見る必要なく運転状態を総合的に診断

緻密に正確にデータを解析して監視パラメータの各々の相関を見る従来のパターン監視は大変な作業です。

まず「何かおかしい」 と気付くほうが大事じゃないでしょうか？多岐にわたる監視パラメータの各々の相関を見る必要なく運転状態を総合的に診断できるのが「MT System」です。

しきい値内でのトラブルも見逃さない

データを積み重ねよく見ると、いままで知らなかった事象が見えてきます。 例えば、同じものであっても複数あればバラツキがどの程度あるかが見えるようになり、ある日その中のひとつが更にばらつけば"いつもと違う挙動"を発見できます。 設計上の閾値は越えていませんが実際にはトラブルが起こっています。

自動検知システムで異常検知

"いつもと違う挙動"を多くのデータから自動的に見つけることが出来れば装置の異常をより早く検知でき 人・モノ・時間の活用効率が向上します。MT Systemは、機器の状態を常時監視しかつ計算処理を行い"いつもと違う挙動"=異常（トラブル）を自動で検知できるようにしました。

MT Systemで分析しやすいデータ

データの偏差が小さく（ばらつきが小さいデータ群）継続するデータ分析が得意です。手動操作や都度異なる動作を行うデータ群である場合、前処理を行い均質な正常データを作り出す、または均質な正常データ（単位空間）を複数用意するなどの工夫を行う必要があります。