OEE（设备综合效率）最大化平台
通过简单安装来实现直线运动部件可视化
防止设备故障损失您是否有这样的困扰？
依赖直觉和经验
维保
依赖老手的经验和直觉
TBM（时间基准保全）
定期维保，往往造成维保过度
突发故障
一旦发生故障
就会造成突然停机，损失巨大
OMNIedge为您解决！
"部件预测检测AI解决方案"
可通过数值了解直线运动部件的润滑
及破损状态！
通过AI算法计算出异常程度的得分
任何人均可了解部件状况
通过将部件的破损以及润滑情况可视化，查看数字即可了解状况，无需依赖专门人员的判断。
数值化、可视化
高效维保
可根据部件的破损、润滑情况，从优先级别高的部件开始保养，减轻因过度保养造成的负担。
提高保全工作的效率
削减突发故障的损失
可监测部件的状况，在损坏前掌握预测。可防止突发故障造成的设备停机，减少成本与工时。
削减成本
部件预测检测AI解决方案? 直线运动部件用
仅需连接传感器，即可通过数值将部件状态可视化的系统。
通过独有的算法和丰富的历史数据，使用将部件状态数值化的技术（THK SENSING SYSTEM）进行收集、分析。
进行状态诊断及检测预测，为顺利完成生产计划提供支持。
可后加装
- 可后加装传感器
- 亦可安装在新设备上
可安装至生产现场运行设备的机械零部件上。并且，有不同种类的附件，任何装置类型均可安装。
-
1
磁吸型
【LM滚动导轨】
磁吸型
【主轴】 -
2
粘结型
【LM滚动导轨】
粘结型
【引动器】 -
3
共同紧固型
【滚珠丝杠】
部件状态可视化
- 通过数值了解直线运动部件的润滑、破损状态
- 将部品的异常情况通知给设备端
通过将原本依靠经验、直觉及五官来判断的部件状态数值化，可准确了解部件情况。此外，还会将部件的异常情况通知给设备端，在发生突然停机或故障之前发出提醒。
从PoC到全面展开，
均可根据装配环境提供
- PoC（概念验证）
从硬件到软件一站式服务
- 全面展开
在导入到生产线及整个工厂时，
可根据客户的装配环境提出建议
一举解决IoT相关困扰
传感器选型
哪种传感器比较好...
专用传感器
无需耗费选型时间！
edge控制器选型
哪一种比较好...
专用放大器，
无需耗费时间选型！
数据处理
如何进行分析呢
通过edgeAI进行数据处理，
无需解析时间！
构成方案
从硬件到软件，一站式提供。无需在公司内部构建通信环境等基础设施。
安装简单
只需将专用传感器安装至各直线导轨部件上，接通电源后
即可自动构建网络。
通过传感器将损伤情况及润滑状态等数值化
检测预测
通过预测检测软件分析数据。软件使用累积数据不断学习、进化。
将部品的异常情况通知给设备端
- 在全球范围内，根据各不同国家/地区选择最佳线路。
使用时客户的反馈意见
电子元件制造商
问题
维保间隔为3个月左右，需要由1～2人对50台设备进行保养工作，非常耗时。
再加上推荐的计算公式又很复杂，不确定调整值是否正确。
采用的决定性因素
尽管作业本身所需时间可能并无变化，但状态数值化后，无需繁杂的数据处理。由于延长了维保时间，以及可以根据设备状态更换工件，有助于提高自主维护的品质和精度。
运输设备制造商
问题
在焊接工序中，当钢球从滑块中飞出就会导致生产线停止。导轨上有防尘罩，无法查看导轨状态，经常是损坏后才发现。还有，在涂装工序中，将多个3m的导轨连接在一起，距离较长，一旦损坏就会非常棘手。（机器人行走轴）
采用的决定性因素
OMNIedge传感化，状态数值化一目了然。
汽车部件制造商
问题
在金属加工设备中，设备是否存在异常通常是由机工人员按照某条件判断的，而此次更换的机体，虽然在条件上被判断为"无异常"，但加工品质却仍存在问题。经目视查看，确认是端盖板出现了破损。
采用的决定性因素
作为保全，仅需知道"设备哪里有异常"即可采取措施。
支持
无论是导入前还是导入后，THK都将为客户提供切实可靠的支持，助您放心导入。
此外，亦提供监测服务，确认获取的数据并告知客户。
导入前
- 机种选型
- 为安装位置、配线提供支持
并提出建议
导入后
- 安装支持
- 对获取的数据提出建议