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最終更新日:2023-02-21 10:24:15.0

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『故障情報を元にしたLCC及び保全方式の検討』

基本情報『故障情報を元にしたLCC及び保全方式の検討』

故障情報がある場合の分析作業の進め方をわかりやすくご紹介!

故障情報が事前に収集されている/出来る事を前提とし、5つのステップに
分けて分析を行う事で、LCC評価、コストミニマムとなる保全周期、
保全方式の検討、設置環境による設備のパフォーマンス評価を行う事が可能です。

当資料では、信頼性工学に基づいた施設・設備のLCC評価及び最適な周期
保全方式、パフォーマンスの評価・検討について紹介しています。

【分析内容】
■事故情報に基づいた信頼性の評価
■運用中の設備における信頼性評価
■使用環境に応じた検討
■新たな設備の保全方針検討
■事故情報及び実績の管理

※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

故障情報を元にしたライフサイクルコスト算出及び機会損失の低減

故障情報を元にしたライフサイクルコスト算出及び機会損失の低減 製品画像

◆こんなお悩みをお持ちではありませんか?◆

・故障情報は集まっているが何をすれば良いのかが分らない
・集めた故障情報を上手く活用したい
・故障情報を元に、自分達で分析を行いたいが良い方法が分からない
・分析した結果をアクションに繋げて機会損失を減らしたい


◆故障情報のデータ整理から仕組み構築◆

弊社では上記のようなお悩みに対して、
1.問題意識の具体化
2.算出するべき指標(KPI)の提示、選択
3.故障情報のデータベース化
4.現状のデータを活用した分析の実施
5.分析結果から導き出させれるアクションの考察
6.1~5を行うための仕組み構築
といった流れで故障情報を整理した上で、お客様自身が分析結果から機会損失の元となる不具合や故障を低減できるであろうアクションを選択できる仕組みの構築までをお手伝い致します。

上記内容は故障情報が事前に収集されている/出来る事を前提としていますが、故障情報が極端に少ない、集まっていない場合でも対応可能です。(※1)

※1:詳細な資料をご覧になられたい場合は別途お問い合わせください。 (詳細を見る

大規模データを活用した設備パフォーマンス最大化のためのツール

大規模データを活用した設備パフォーマンス最大化のためのツール 製品画像

◆こんなお悩みをお持ちではありませんか?◆

・故障情報は集まっているが何をすれば良いのかが分らない
・集めた故障情報を上手く活用したい
・故障情報を元に、自分達で分析を行いたいが良い方法が分からない
・分析した結果をアクションに繋げて機会損失を減らしたい


◆故障情報のデータ整理から仕組み構築◆

弊社では上記のようなお悩みに対して、
1.問題意識の具体化
2.算出するべき指標(KPI)の提示、選択
3.故障情報のデータベース化
4.現状の故障データを活用した分析の実施
5.分析結果から導き出させれるアクションの考察
6.1~5を行うための仕組み構築
といった流れで故障情報を整理した上で、お客様自身が分析結果から機会損失の元となる不具合や故障を低減できるであろうアクションを選択できる仕組みの構築までをお手伝い致します。

上記内容は故障情報が事前に収集されている/出来る事を前提としていますが、故障情報が極端に少ない、集まっていない場合でも対応可能です。(※1)

※1:詳細な資料をご覧になられたい場合は別途お問い合わせください。 (詳細を見る

大規模データを活用した稼動率分析システム

大規模データを活用した稼動率分析システム 製品画像

◆こんなお悩みをお持ちではありませんか?◆

・故障情報は集まっているが何をすれば良いのかが分らない
・集めた故障情報を上手く活用したい
・故障情報を元に、自分達で分析を行いたいが良い方法が分からない
・分析した結果をアクションに繋げて機会損失を減らしたい


◆故障情報のデータ整理から仕組み構築◆

弊社では上記のようなお悩みに対して、
1.問題意識の具体化
2.算出するべき指標(KPI)の提示、選択
3.故障情報のデータベース化
4.現状の故障データを活用した分析の実施
5.分析結果から導き出させれるアクションの考察
6.1~5を行うための仕組み構築
といった流れで故障情報を整理した上で、お客様自身が分析結果から機会損失の元となる不具合や故障を低減できるであろうアクションを選択できる仕組みの構築までをお手伝い致します。

上記内容は故障情報が事前に収集されている/出来る事を前提としていますが、故障情報が極端に少ない、集まっていない場合でも対応可能です。(※1)

※1:詳細な資料をご覧になられたい場合は別途お問い合わせください。 (詳細を見る

IoTデータを活用した稼動率分析システム

IoTデータを活用した稼動率分析システム 製品画像

◆こんなお悩みをお持ちではありませんか?◆

・故障情報は集まっているが何をすれば良いのかが分らない
・集めた故障情報を上手く活用したい
・故障情報を元に、自分達で分析を行いたいが良い方法が分からない
・分析した結果をアクションに繋げて機会損失を減らしたい


◆故障情報のデータ整理から仕組み構築◆

弊社では上記のようなお悩みに対して、
1.問題意識の具体化
2.算出するべき指標(KPI)の提示、選択
3.故障情報のデータベース化
4.現状の故障データを活用した分析の実施
5.分析結果から導き出させれるアクションの考察
6.1~5を行うための仕組み構築
といった流れで故障情報を整理した上で、お客様自身が分析結果から機会損失の元となる不具合や故障を低減できるであろうアクションを選択できる仕組みの構築までをお手伝い致します。

上記内容は故障情報が事前に収集されている/出来る事を前提としていますが、故障情報が極端に少ない、集まっていない場合でも対応可能です。(※1)

※1:詳細な資料をご覧になられたい場合は別途お問い合わせください。 (詳細を見る

取扱会社 『故障情報を元にしたLCC及び保全方式の検討』

株式会社ウェーブフロント 本社

株式会社ウェーブフロントの企業理念は、 日本の製造業における研究開発~設計~製造~メンテナンスまでのプロセスをシミュレーションという観点からサポートし、 企業活動の高度化・効率化に寄与することです。 弊社ではこの企業理念の下、 CAEと設備資産管理、 信頼性に関するソリューションを提供しています。 CAEの分野では流体解析からマルチフィジックス解析まで各種シミュレーションソフトウェアと これに関連するプリプロセッサ・ポストプロセッサを、設備資産管理の分野では、各種の装置・設備のメンテナンス管理ソフトウェアを、機能安全・信頼性の分野では故障率のコンサルティングからツールの提供まで一貫したサービスを行っています。

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