導入事例case study
IoT機器の状態監視ソリューション
車両の検査、修繕を行う設備（機械）の状態をリアルタイムに可視化
故障予測の可視化を実現！
車両の検査、修繕を行う設備（機械）の状態をリアルタイムに可視化
設備機器の状態把握、検査値（結果）データの収集による活用、データ分析基盤づくり
鉄道事業者様
目的 データ可視化、分析・検知
業種 鉄道業
導入前課題・問題点
・主要な設備の運用状態について遠隔から確認できていない
・設備の稼働状況を含め、検査／修繕結果データを活用したい
・設備の異常値把握による予防保全、故障対応のスピードUPにつなげたい
・将来的にはAIモデル等により設備の故障予測などの予防保全につなげていきたい
・TBM(時間基準保全)からCBM(状態基準保全)への検討
導入後の効果
・稼働状態を遠隔からリアルタイムに把握できる
・検査、修繕結果についても外部から把握できる
・検査、修繕データを蓄積する事で、故障、不具合等の分析が可能
・異常値のリアルタイムな把握、収集データからAI等による故障予兆モデルを適用する事で予防保全に繋げる事ができる
・特定の設備以外にも分析基盤として流用が可能
システム概要図
鉄道設備の知見を製造業へ応用！IoT×AIで広がるスマートメンテナンス
本ソリューションは、鉄道業界向けに開発されたものですが、その技術や仕組みは、
製造業全般にも広く応用可能です。特に、工場の機械設備やプラントにおけるセンサーデータの活用、
設備保全、データ管理などにおいて、同様の課題を抱える現場に対して有効なソリューションとなり得ます。
■センサーデータの収集・外部出力による汎用性の高い設備対応
特定機器に限らず、外部データ出力が可能な設備であれば、工場やプラントなど多様な現場に展開可能
■データロガーによる必要データの選別と一元管理
現場ごとのニーズに応じて、重要なデータのみを抽出・蓄積し、効率的なデータベース管理を実現
■AIによる大量データの学習・モデル化による予防保全
鉄道車両での実績を活かし、製造業の設備故障予測やメンテナンス最適化に貢献
■工場・プラントなどの各種センサーデータへの応用可能性
鉄道以外の産業機械や製造ラインでも、同様の技術で稼働状況の可視化や異常検知が可能
