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AssetWatch|AI×専門家で設備の異常を早期検知

 



回転機器予兆検知診断まるごとソリューション AssetWatch -AIと振動分析の専門家があなたの保全チームへ-

■ 設備保全、こんなお困りごとありませんか?ー製造業の設備保全でよくある課題ー

製造業の現場では、人手不足の深刻化と設備の老朽化が同時に進行しています。
限られた人員で老朽化した設備を維持し続けることは、突発的な故障や生産ロスにつながりかねません。
次のような課題に、心当たりはありませんか?

労働力不足と高齢化 ・保守人員の不足でメンテナンスが追いつかない
・ベテランの退職で技術・ノウハウが失われる
老朽化設備の増加と
修繕コストの増加
・突発的な故障でダウンタイムや原料ロスが発生
・生産計画や部品調達の急な見直しが頻発
・修繕コストが年々増大し経営を圧迫

■ AssetWatchが設備保全の課題を解決します-AIと振動分析の専門家があなたの保全チームへ-

AssetWatchは、AIと振動分析の専門家の力を掛け合わせた回転機器の予知保全を実現するソリューションです。
IoTセンサーを設備に設置するだけで設備の監視・データ分析を丸ごとお任せいただけるため、お客様側での専門知識や解析リソースは不要。
異常の兆候をいち早く捉え、突発故障による生産ロスや想定外の修繕コストを未然に防ぎます。

次の3つの特長で、安定稼働・保全コスト削減・設備のパフォーマンス維持を実現します。

AssetWatchによる回転機器の予知保全ソリューション構成図(AI×振動分析専門家による設備保全・データ分析)

AssetWatchは、AIと振動分析の専門家を組み合わせた回転機器の予知保全ソリューションです。 主な特長: AIとプロの専門家による早期・高精度な予兆検知を実現します。 専門家がお客様の代わりに設備監視とデータ分析を実施します。 問題が解決するまで保全アドバイスを継続的に提供します。 導入効果: 日々の設備監視業務から解放され、突発的な機器停止を防止します。 部品調達や生産計画において余裕あるリードタイムを確保できます。 保守保全業務の効率化とコスト最適化を実現します。

AssetWatchの詳しい特徴はこちら

■ ここが違う! AssetWatch

AssetWatchが選ばれる理由を、3つの強みでご紹介します。

CMEによる高度な解析と迅速対応

振動解析の専門家(CME)が監視。

高い解析レベルで、お客様自身では気づけない異常の兆候も検出します。

迅速なレスポンスで、タイムリーな設備保全をサポートします。

10万センサー × AIによるデータ駆動の迅速分析

全世界10万センサーの稼働データから傾向分析を実施。膨大なデータをもとにAIが一次分析を自動実行することで、高精度かつ早期に異常を検知します。豊富なデータに裏打ちされた高精度な予兆検知で、突発故障のリスクを大幅に低減します。

まるごとサブスクリプションで手間いらず

センサー・データ分析・専門家によるアドバイス・機器通信費をすべて含んだオールインワンサービス。
追加コストを気にすることなく、設備の監視・診断をお任せいただけます。

■ お客様の声

AssetWatchを選んだお客様の声を導入前の課題と導入後の成果の観点から、ご紹介します。

  • 金属部品製造業 A社様

    課題:

    ・経験頼みの設備管理で事後保全が中心。
    ・人手不足で点検も最低限。


    成果:

    ・CMEの振動解析により、原因特定の
     工数を大幅削減。
    ・健全保全への移行を実現。

    「微細な異常も検知でき、保全業務全体の効率化につながっています」
  • 加工食品製造業 B社様

    課題:

    ・技能のばらつきと突発停止の頻発。
    ・ライン停止の損失コストが課題。


    成果:

    ・CMEの常時監視で異常を早期検知し、
     突発停止を防止。
    ・冷凍庫内の遠隔監視も実現。

    「工場全体のDX推進にも貢献しています」
  • 化学工業メーカー C社様

    課題:

    ・事後保全が中心となっている。
    ・人手不足により巡回も困難。
    ・突発停止で数千万円規模の生産ロスも。

    成果:

    ・監視業務の効率化。

    ・早期検知で計画保全が可能に。
    ・工数削減を実現。

    「効率的な工場運営と工数削減の両方につながっています」
  • 鉄鋼業 D社様

    課題:

    ・毎日45分かけ手動で振動データ取得。

    ・低速回転設備の継続監視が困難。



    成果:

    ・センサーによる自動取得で年間約270時間
     の工数削減。
    ・データを根拠に下客観的な保全判断を
     実現。

    「業務の高度化とメンテナンスコスト削減を両立できました」
  • 非金属業 E社様

    課題:

    ・年1回の定修によるTBMを継続。
    ・設備停止の固定化とコスト増が課題。



    成果:

    ・CMEの高度な解析で追加工数を
     かけることなく、CBMへ移行。
    ・保全コストと停止ロスを削減。

    「定修依存から脱却し、必要なタイミングで対応する運用を実現できました」
  • 鉄鋼業 F社様

    課題:

    ・経験・ノウハウ依存のアナログ運用で
     属人的な管理。
    ・他社センサーも設置されていたが
     解析できる人が限られ活用できず。

    成果:

    ・専門家による分析+具体的な
     フィードバックにより、高品質な解析が
     可能に。

    「将来の人員不足対策として、保全高度化とコスト削減の両立も期待」

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■ よくある質問

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