予防保守では、履歴データを使用して部品が故障する可能性が高い時期を予測し、事前に交換できるようにしますが、高価な部品は耐用年数が残っているうちに交換します。また、部品が早期に故障する可能性があり、予定外のダウンタイムが発生する可能性があります。建物内の暖房、換気、空調、冷蔵（HVACR）システムの場合、これはオフィスのスタッフが不便を感じたり、仕事ができなくなったりすることを意味します。HVACRが適切な運用に不可欠な病院などの建物では、状況はさらに悪化する可能性があります。
予防保守により、各重要なコンポーネントの動作をリアルタイムで確認し、交換が必要になる時期を正確に予測できるようになります。この新しい予測メンテナンスのアプローチは、状態監視用のセンサーとデータを処理するエコシステムを完全にカバーする「スマートさ」を生み出します。
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技術記事: スマートビルディングに「スマート」を導入することで、予測メンテナンスがコストを削減し、信頼性を高める方法
予知保全 – 定義
従来、メンテナンスとは、機械が正しく動作しているかどうかを確認し、清掃し、故障した場合に部品を交換することでした。これはいつでも発生する可能性があり、修正されるまでは生産を停止する必要があります。この予定外のダウンタイムは、大きな混乱とコストの増大を招く可能性があります。
予防保守と呼ばれるこの解決策は、平均故障間隔 (MTBF) として知られる各コンポーネントの平均寿命を計算することです。これにより、MTBFに達する前に部品を交換するための部品交換スケジュールを作成できます。現在、ダウンタイムは、障害の発生が予測される時期に基づいて、影響が最も少ないときに発生します。
ただし、部品が予想よりも早く故障する可能性があるため、これは部分的な解決策にすぎず、コストのかかる予定外のダウンタイムが依然として発生する可能性があります。また、このアプローチには、部品がまだ完全に機能し、十分な動作寿命があるときに交換される可能性があり、不必要なコストがかかるという欠点もあります。
これら2つの問題は、障害がいつ発生するかを実際に把握し、事前に是正措置を講じることで解決できます。これは予知保全として知られています。予測は、主要コンポーネントのパフォーマンスに関するセンサーからのリアルタイム データに基づいて行われます。これは、何か問題が発生し始めたときにそれを認識するインテリジェンスと組み合わされ、都合の良いダウンタイムで修正できるようになります。したがって、部品は必要な場合にのみ交換され、2番目の問題は解決されます。
天気予報とメンテナンス計画の類似点
• トラディショナルメンテナンスは今日散歩に出かけます。雨が降ったら傘を買って差し上げます。
• 予防保守では、過去の記録を調べて、毎年この日に雨が降ることが多いかどうかを確認します。いつもは雨が降るので、今日のために傘を買っても、実際には雨が降らないかもしれません。
• 予測メンテナンスは、時間の経過とともにさまざまな場所からデータを収集し、雨が降るかどうかを正確に予測できるようにします。雨が降ると予想される場合にのみ傘を購入します。
課題と前提条件
天気の例えを続けると、利用できるデータポイントが増えたため、天気予報の精度は年々向上しています。さらに、コンピューターのアルゴリズムはより洗練され、予測精度も向上しています。予知保全でも同様で、収集できるデータ ポイントが多ければ多いほど、システムは何が起きているかをより正確に認識し、より正確な予測を出すことができます。
実際的には、重要なコンポーネントにセンサーを配置して、そのリアルタイムの状態とパフォーマンスに関するデータを収集することを意味します。これを状態監視と呼びます。これらのセンサーを搭載した部品は、モノのインターネット (IoT) 対応デバイスとも呼ばれます。IoTは巨大な規模になると予測されていましたが、これまでのところ、予想された速度で成長していません。これは、広く使用されるためには、適切な価格で小型パッケージに必要な性能を備えたセンサーが必要だからです。Infineonは、小型で堅牢なパッケージ内でパフォーマンスと低消費電力の新たな基準を確立したクラス最高のセンサーであるXENSIV™ シリーズによってこのボトルネックを解決しました。一般的に必要とされるすべてのタイプのセンサーに対応する広範な範囲を提供し、予知保全および状態監視ソリューションを構築するための基盤を提供します。
XENSIV™ センサーの範囲
• 室内空気質を監視するためのCO₂ 用ガスセンサー - XENSIV™ PAS CO₂
• 空気流量測定用の気圧センサー - XENSIV™ DPS368
• ノイズ異常検出用のMEMSマイク XENSIV™ IM69D130
• モーターとコンプレッサーの位置ずれ検出用の24 GHzレーダーと3D磁気センサー - XENSIV™ BGT24LTR11 および XENSIV™ TLI493D-A2B6
• モーターとコンプレッサー用電流センサー- XENSIV™ TLI4971
• 振動監視用ホール効果磁気センサー - XENSIV™ TLE4997E2
インフィニオンは、センサー製品群を補完するために、オプションで統合されたWi-FiまたはBluetooth接続を備えたデータ処理用のマイクロコントローラと、デバイスによる高度に安全なクラウド アクセスを実現するOPTIGA™ Trust Mセキュリティ コントローラICを提供しています。
また、インフィニオンのiMotionクラスの製品に含まれるインテリジェント デジタル電源やモーター制御ソリューションなど、パフォーマンス監視が組み込まれた製品が増えています。これらは予測メンテナンスに使用できるデータを生成します。
データの収集
2番目の課題は、膨大な量のデータをリアルタイムで処理して、通常のパラメータからの逸脱の開始を特定できるようにすることです。受信データセットが大きく、分析アルゴリズムが洗練されればされるほど、予知保全の信頼性と精度が高まり、コスト削減効果も高まります。
この膨大な量のデータ管理にはエッジ処理が必要です。つまり、さまざまなセンサーからのデータをマイクロコントローラーに送り込み、生データからインテリジェントな情報に処理する必要があります。その後、コンポーネントのステータスに関する決定を下すために、さらに処理が行われます。Infineonは、エッジからクラウドまでのデータを保護するセキュリティとともに、このタスク専用に設計されたXMC4700などのマイクロコントローラを提供しています。OPTIGA™ Trust Mと呼ばれるこのハードウェア ベースのセキュリティICは、認証と複数アカウントの登録を提供します。
エコシステムの概要
インフィニオンは、予知保全ソリューションのさらなる推進を支援するために、Amazon傘下のAmazon Web Services (AWS) と提携し、収集したデータを処理および分析するクラウド サービスを提供しています。同社はまた、顧客が自社製品にインテリジェンスとクラウド サービスを統合できるようサポートするIoTサービス プロバイダーであるKlika Techとも提携しています。
図1: スマートビルディング技術のバリューチェーン – 複雑なエコシステム
評価キット
これにより、顧客は、3社の統合ソリューションを使用して、ターゲットとする市場向けの独自の製品を簡単に作成できることを実感できる、使いやすい出発点が得られます。顧客は、予知保全ソリューションのバリュー チェーンの基盤となる重要な領域がすでに対処され解決されているという安心感を得て、ターゲット市場向けの特定のソリューションを作成するという付加価値に集中できます。
このキットには、さまざまな構成を評価できるようにリファレンス セットアップを提供するアダプタ ボードが付属しており、気圧と温度、磁流、ホール センサーまたはMEMSマイク センサーなど、必要に応じて利用できるその他のセンサーが含まれています。
このボードには、FreeRTOSソフトウェア フレームワークを実行するInfineon XMC4700マイクロコントローラーと、OPTIGA™ Trust Mハイエンド ハードウェア セキュリティ ソリューションが搭載されています。さらに、データの収集、前処理、そしてAWSクラウドへの送信と完全な処理を処理する基本的なソフトウェア セットも含まれています。したがって、このキットは、エッジからクラウドまでのリアルタイムのデータ管理ソリューションをテストするためのプラットフォームを提供します。
図2: Infineon評価キット
HVACRにおける予知保全 – 実用デモユニット
暖房、換気、空調、冷蔵 (HVACR) は、機器の故障が深刻な問題やコストを引き起こす可能性があるため、建物内の予測メンテナンスに適した領域の好例です。このようなシステムがどのように機能するかを実証するために、Infineon、Klika Tech、AWSはポータブルエアコンユニットを使用したデモンストレーターユニットを作成しました。状態監視は、コンプレッサー、モーター、ファンなどの重要なコンポーネントの状態をリアルタイムでチェックし、異常があればすぐに検出して予測メンテナンスを実行します。この場合 (図3)、冷風ファン、温風ファン、コンプレッサーの電流の流れが監視および処理され、気圧センサーを使用した空気の流れの監視とともに、異常を警告する読みやすいダッシュボードが提供されます。
図3: HVACデモユニット（右）と状態監視用のリアルタイムセンサーデータ（左）
汚れたエアフィルターの例
Infineonの気圧センサーはHVACRシステム内の空気流量を監視します。グラフは、エアフィルターが詰まり始めているために徐々に低下していることを示しており、モーターに負担がかかるようになる前に、フィルターを清掃または交換する必要があります。これは、単に定期的にフィルターを交換したり清掃したりするよりもはるかに正確で信頼性の高いシステムです。実際の汚れの蓄積量を検出します。汚れの蓄積量は日々大きく変動する可能性があり、実際に必要なときのみメンテナンス計画を調整してコストを節約するために使用できます。
図4: フィルターの詰まりによるHVACRの空気流量の経時的減少
主なメリット
- 予知保全は、センサーを活用したモニタリングによって機器のリアルタイムの状態を考慮した、データ対応のメンテナンス スキームです
- 予知保全は、建物内のデバイスの故障を早期に検出して修復し、高度な分析を使用して故障が発生する前に予測するのに役立ちます
- 予知保全は、ダウンタイムとメンテナンス コストを削減します
- 予知保全は、建物の運用の透明性を高めます
- 予知保全は、提供される付加価値サービス (メンテナンスなど) を改善します
一般的なアプリケーション
• スマートビルディング
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