IoT連携型生産管理システム開発

このプロジェクトの要点

• 設備の突発停止を大幅に削減、計画通りの生産へ
• 大規模改修なし。既存設備に後付けセンサーでデータ収集を実現
• 紙の点検記録をデジタル化・検索可能に、熟練者の知見もモデルへ

課題：設備の不調は、止まってから気づくしかなかった

複数の工場設備を抱える製造業のクライアント。設備の状態を知る手段は担当者の目視確認だけで、異常は起きてから発覚していた。

そのため設備トラブルは突発的に発生し、そのたびに生産計画が崩れる。点検記録も紙のまま蓄積され、過去の傾向を振り返ることもできなかった。

• 設備の稼働状況が、担当者の目視確認に依存
• トラブルが突発的に起き、生産計画に直接影響
• 点検記録が紙で、履歴の検索・分析ができない
• 「いつもと違う音」を察知する熟練者の勘が、共有できない

私たちの打ち手：設備を替えず、データの流れだけを作った

大規模な設備改修は、コストも停止リスクも大きい。そこで、既存設備に後付けできるIoTセンサーを選定し、改修なしでデータ収集を実現した。

集まった振動・温度・電流のデータをAIで分析し、「いつもと違う」状態＝異常の予兆を検知するモデルを構築。壊れてから直す運用から、予兆をつかんで防ぐ運用へと切り替えた。

システム構成

• IoTセンサー：既設設備への後付け（振動・温度・電流）
• データ基盤：リアルタイム収集・蓄積パイプライン
• AI分析：異常予兆検知モデル
• 可視化：PC・タブレット対応のダッシュボード
• 通知：異常検知時に Slack・メールへ自動アラート

成果：止まる前に気づける現場へ

最大の成果は、突発的な設備停止の大幅な削減だ。予兆の段階でアラートが上がるため、計画的に手を打てるようになった。

• 突発的な設備停止を大幅に削減
• 点検記録をデジタル化し、検索・分析が可能に
• 予防保全への転換で、修繕コストを削減
• 熟練者の「勘」を、誰でも使える予兆検知モデルとして実装

技術・体制・期間