住友電工焼結合金株式会社様

「止められない」24時間の生産ラインを守る！ 　　AI×専門家の振動分析で予兆検知を実現

　―従来の定期点検では見えなかった故障の予兆を、AssetWatch導入で可視化―

住友電工焼結合金株式会社様は、数百トンにも及ぶ大型の油圧粉末成形プレスを多数所有し、24時間体制で稼働させています。主要な故障は油圧ポンプやそれを駆動するモーターに集中しており、大型設備ゆえに交換作業には約2日を要することもありました。止めることのできない24時間稼働のラインにおいて突発停止が発生すれば、保全工数の増加や損失拡大につながります。

加えて、点検時に取得する単発の数値データでは設備劣化の進行を示すトレンドが把握できず、設備状態の把握が困難という課題も抱えており、「壊れてから直す」保全が常態化していました。

①振動データへの挑戦と得た経験
突発故障の予兆を捉えるべく、同社がまず可能性を見出したのが「振動データ」でした。振動データを用いれば、従来の方法よりも早く予兆検知ができるのではないかと考えたのです。

しかし、実際に振動センサーを導入してみたものの、現実は容易ではありませんでした。取得したデータを読み解き、予兆へと結びつけるための分析スキル・ノウハウが社内に不足していたのです。センサーという「目」は手に入れたものの、そこから得られる膨大なデータを意味のある情報へと変換できず、予兆検知には至らないという壁に直面しました。

②「常時監視 ＋ データ分析 ＋ 保全アドバイス」の一体提供という解決策
こうした試行錯誤の末に、同社がたどり着いたのが三井情報が提供する回転機器予兆検知・診断ソリューション AssetWatch でした。AssetWatchは、3軸加速度センサーによるFFT解析とAIの機械学習を組み合わせて設備ごとのリスクを3段階で可視化。加えて、振動分析の専門家（CME：Condition Monitoring Engineer）がデータを常時監視し、原因分析から具体的な保全アドバイスまでを一貫して提供する「伴走型」のソリューションです。他社製品はセンサーのみ、あるいは解析ソフトが別途オプションとなるケースが多い中、AssetWatchはセンサー・クラウドダッシュボード・振動分析の専門家（CME）による診断支援がすべてサブスクリプションに含まれている点が特徴です。「センサーはあるが解析できない」という課題を持つ同社にとってデータを読み解く「分析のプロ」が標準で伴走するこの体制は、何よりの決め手となりました。

導入に向けたトライアルでは、クラウド上のダッシュボードで各設備の振動データをリアルタイムに確認できることができるようになったほか、これまで「近づかなければわからなかった」地下設備の状態が遠隔から把握可能になり、保全判断の精度向上と迅速化に対して、大きな期待を寄せられています。また、今まで確認できていない設備の変化をAsseWatchでデータとして可視化できたので、設備状態がより鮮明になりました。

上記のトライアルを経て、同社は2026年5月、同社はIoTセンサーを油圧式プレスのモーター・ポンプに設置し、AssetWatchの運用を開始しました。2026年5月に開始したばかりですが、導入にあたり現場の声を聞いたところ、以下のようなコメントがありました。

今後、AssetWatchの運用を通じてデータが蓄積されることで、AIの分析精度がさらに向上し、より早期かつ的確な予兆検知が実現されることが期待されます。

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