現場で役立つ！振動監視の実践・技術ガイド

設備保全の現場において、振動監視を形骸化させず確実に成果へ繋げるためには、実践的な知識と技術的な裏付けが不可欠です。本カテゴリーでは、現場を知り尽くした開発者の視点から、振動センサーの選び方や異常のサインを見逃さないための具体的な技術ガイドを提供します。

現場の知見に基づくセンサー選びと異常波形の解析

数ある振動センサーの中から自社の環境に最適なものをどう選ぶべきか、失敗しないためのポイントを解説します。また、コナンエアーで実際に観測された「異常波形図鑑」を公開し、現場で発生する様々な異常のサインを波形から読み解く実践的なスキルを共有します。

生データへのこだわりとエンジニア向けデータ活用法

コナンエアーがなぜエッジ処理ではなく「生データ（Raw Data）」の保存にこだわるのか、その技術的な理由と開発秘話をコラム形式でお届けします。さらに、取得したCSV生データをPython等を用いて高度に解析するためのエンジニア向けガイドも用意し、データの価値を最大限に引き出す手法を解説します。

AI活用を見据えた「オープンな保全システム」の構築

既存のパッケージシステムに頼りきりになるのではなく、自社で取得した生データをAIや機械学習のモデル構築（教師データ）に活用するための基礎的な考え方も提示します。ベンダーロックインを回避し、自社の設備特性に合った独自の予知保全アルゴリズムを育成していくための第一歩をサポートします。

保全DXを成功へ導く「データ主導」のアプローチ

本カテゴリーの記事を通じて、現場の課題を解決し、形骸化しない予知保全システムを構築するための実践的なステップを学ぶことができます。ブラックボックス化されたシステムから脱却し、自社にノウハウを蓄積するためのヒントとしてご活用ください。

• 自社の設備重要度や現場環境に最適な振動センサーを、コストと性能のバランスから迷わず選定できる。
• アンバランスやベアリング異常など、実際のFFT波形パターンを理解し、現場での一次診断スキルを向上させる。
• 取得した生データ（CSV）をPythonや既存BIツールと連携させ、特定のベンダーに依存しない独自のAI予知保全基盤を構築する。