自動化リスク検知

倉庫の自動化は、効率的で高速な物流処理を実現しましたが、自動化されたシステムに起きる技術的なトラブルや故障は、システム内の電子部品や機械部品の消耗等の不可避な原因で発生し、１つの部品がシステム全体に被害を増大させます。しかし、自動化で可能になった人員削減によって、その管理やトラブルシューティングに対応する能力が不足しているのが現状です。自動化されたシステムの効率的なメンテナンスが求められています。
Dr.LoPASは、すべてのコンベアの検査を１台の移動型検査機で位置情報とともに自動的に故障検知します。

19センサー

Dr.LoPASではデータ収集装置がコンベア上を走行し、コース上のコンベアから発生するさまざまなデータを19種のセンサーが収集し、位置情報を付加してビッグデータを構築します。

ローラーやコンベア帯の摩耗や、異常な荷重や力が加わった場合に生じる軽微な故障箇所から発生する異常値データを蓄積し、それらのデータを経過分析することで、故障を警備の段階で検知することができます。

画像解析

前方正面中央に設置された高解像度のビデオカメラは走行中のコンベア全体を記録します。各コンベアのローター単位での異常部位の有無を画像認識技術で判定します。また、現在走行しているコンベア上の位置情報を周囲の画像の特徴点の変化から特定します。

温度メッシュ

前方左右に２つのサーマルカメラが設置されています。 それぞれコンベアの全体をメッシュで温度測定します。各メッシュのセルはコンベア上の位置情報と同期され、ローラーごとの各位置の温度変化の履歴をビッグデータに保管されます。そして、その履歴の変化から軽微な故障の発生を掴み、緊急停止が発生する前に通常のメンテナンスを促します。

位置情報

故障検知で最も重要なのがその位置情報です。Dr.LoPASでは、7種のセンサーを連携させて、ローラー単位で収集したデータから位置情報を解析しています。そして各センサーから収集した19種のセンサーデータをクラウド上のビッグデータに保管しています。いつ、どこで、何が、どのように、どうしたかを把握して、「なぜ」を導き出します。