MANUFACTURING / CAPABILITY

アラートを、
保全の行動につなぐ。

設備ログと保全記録から、調査すべき変化を知らせる仕組みを検証します。検知精度だけでなく、誤報の数、確認に要する時間、現場が動けるタイミングを評価します。

具体的な支援内容を見る ↓

OPERATING MODEL設計例

01生産・設備・検査
02ロットと時刻を照合
03工程別に差を調べる
04現場で原因を確認

業務とデータのつなぎ方を示す概念図。導入範囲に合わせて設計します。

この業務で、
難しいところ。

故障履歴が少ない設備では、正常と異常の正解データが十分にそろわないことがあります。先に既存の閾値監視を比較対象に置き、AIで追加の価値が出る条件を確かめます。

THE SHORT ANSWER

DESIGN & DELIVERY

仕組みを、業務の順に設計する。

設備と運転状態を分ける

同じ振動や温度でも、起動直後と定常運転では意味が違います。製品切替・速度・保全後などの状態を評価に含めます。

見逃しと誤報を別に測る

正常データが多いほど全体の正答率は高く見えます。異常の検知件数と、担当者に通知する誤報件数を分けて確認します。

確認結果を次へ残す

現場で確認した原因、対応不要だった理由、部品交換を記録。モデルの変更前後を比較できる評価セットを維持します。

DATA READINESS

必要なデータと、確認する条件。

形式が揃っていることと、業務に使えることは別です。原データの意味、更新、例外を担当者と確認し、未取得・欠測はそのまま分かる状態にします。

データ	用意する項目	確認したい点
時系列ログ	振動・温度・電流と取得周期	欠測と運転モードの区別
保全履歴	発生・発見・交換の日時	異常の開始時点が不明な記録
設備台帳	型式・設置場所・更新履歴	設備変更を同じ個体とみなす誤り

EVALUATION

成果は、業務の指標で確かめる。

以下は評価指標の候補です。現状値を測り、対象データと期間、目標、対象外を着手前に合意します。削減率や精度の実績値ではありません。

指標	評価の方法
通知負荷	設備・日ごとの確認が必要な通知件数
検知の先行時間	現場で対応可能な時点より前に気づけた時間
有効な検知	検証対象の異常のうち、合意した時間内に検出した件数

AIによる設備の自動停止・安全制御は別の設計課題です。この支援では、まず担当者の判断を補助する通知・調査フローを対象にします。

納品物と、
受入条件を明確に。

データ対応表、業務フロー、試作画面、照合・評価結果を確認し、本開発で実装する範囲を決めます。接続先の権限や利用契約によって実現方法が変わるため、見積もりでは前提を分けて示します。

一つのライン・設備群で、品質調査または異常通知のどちらかに絞る。

この業種のPoC設計 ↗本開発と運用の進め方 ↗

QUESTIONS BEFORE YOU START

ご相談前のよくある質問

機械のセンサーデータがなくても始められますか？

はい。日報と検査記録の照合や集計から始められます。設備予兆検知を行う場合は、必要な取得周期や異常履歴を別途確認します。

不良率の改善を保証できますか？

改善率はデータと現場条件に依存するため保証値を置きません。まず照合可能性と調査工数を検証し、品質対策の効果は現場の試験で確認します。

YOUR OPERATION / OUR STARTING POINT

いまの業務から、具体化する。

対象業務、使っているシステム、困っている資料や集計をお聞かせください。必要なフェーズ・成果物・前提条件を整理してご提案します。

製造業の課題を相談する費用・見積もりの考え方 ↗

アラートを、保全の行動につなぐ。

この業務で、難しいところ。