プロジェクト概要
工場内の複数設備を管理する製造業クライアント向けに、IoTセンサーと連携したAI搭載の生産管理システムを開発。設備の稼働状況をリアルタイムで把握し、異常の予兆をAIが検知する仕組みを構築した。
課題
- 設備の稼働状況が担当者の目視確認のみ
- 設備トラブルが突発的に発生し、生産計画に影響
- 点検記録が紙で残されており、履歴の検索・分析ができない
- 熟練者の経験知識をシステムに落とし込めていない
エニーのアプローチ
既存設備に後付け可能なIoTセンサーを選定し、大規模な設備改修なしにデータ収集を実現。蓄積されたデータをAIで分析し、異常の予兆を検知するモデルを構築した。
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）
- データ収集・蓄積：リアルタイム処理パイプライン
- AI分析：異常予兆検知モデル
- 可視化：ダッシュボード（PC・タブレット対応）
- アラート通知：異常検知時のSlack・メール通知
成果
- 突発的な設備停止を大幅に削減
- 点検記録のデジタル化・検索可能化
- 予防保全による修繕コストの削減
- 熟練者の知見をシステムに実装
開発期間
グランドデザイン（1ヶ月）+ 開発・テスト・納品（3ヶ月）