AssetWatch｜AI×専門家で設備の異常を早期検知

導入前：
保全員の経験や勘に頼った設備管理が中心で、人手不足の影響もあり点検は必要最低限にとどまっていました。そのためトラブル発生後に対応する事後保全が主流となり、異常の兆候把握や原因特定にも多くの時間と工数がかかっていました。

導入後：
CMEによる振動データ解析により異常兆候や原因の可視化が可能となり、これまで時間を要していた原因特定工数を大幅に削減。さらに微細な異常も検知できるようになり、健全保全への移行と保全業務全体の効率化につながっています。

導入前：
アナログ点検への依存と慢性的な作業員不足により担当者ごとに技能レベルにばらつきがあり、設備の異常を見逃すケースも多く、突発停止が頻発していました。ライン停止による損失コストも大きな課題でした。

導入後：
重要設備を常時監視することで異常を早期に検知できるようになり、適切なタイミングで部品交換を行うことで突発停止を防止。また冷凍庫など立ち入りが困難な場所も遠隔監視できるようになり、安全性と作業効率の向上、さらにはDX推進にもつながっています。

導入前：
異音や異臭が発生して初めて対応する事後保全が中心であり、人手不足により定期巡回の実施も困難な状況でした。設備の老朽化に伴い突発停止のリスクが高まり、数千万円規模の生産ロスにつながるケースも懸念されていました。

導入後：
AssetWatchが監視業務を担うことで、効率的な保全体制を構築。異常の早期発見により計画的な保全対応が可能となり、突発停止のリスク低減と工場全体の運用効率向上、さらには保全工数削減につながっています。

導入前：
アナログ点検や一部センサーによるデータ取得にとどまり、収集した情報を十分に活用できていない状況でした。異常の兆候を見逃すリスクや、保全判断の精度に課題がありました。

導入後：
専門家によるFFT解析とフィードバックにより、自社では気付けなかった異常兆候の把握が可能に。また無線センサーの導入により短期間で運用を開始でき、スムーズな立ち上げも評価されています。

導入前：
突発停止が頻発しラインへの影響や損失コストが増大。事後対応に追われる状況が続き、現場の負担も大きくなっていました。

導入後：
他社製品と比較しても高い検知精度と分析力により、従来では把握できなかった異常も検知可能に。遠隔監視による業務効率化に加え、分析の高さが現場改善にも寄与しています。

導入前：
センサデータを取得しても有効な解析ができず、オーバーメンテナンスと認識しながら年1回の定修によるTBM（時間基準保全）を継続。設備停止の固定化とコスト増が課題でした。

導入後：
CMEの高度な解析により状態基準保全（CBM）へ移行。必要な箇所だけ適切なタイミングで対応できるようになり、保全コストと停止ロスの双方削減を実現しています。

導入前：
１日45分かけて現場で手動により振動データを取得しており、作業負荷が大きい状況でした。

導入後：
センサーによる自動取得によりこの作業が不要となり、年間約270時間の工数削減を実現。低速回転設備も継続監視できるようになり、データに基づく客観的な保全判断が可能となりました。業務の高度化とメンテナンスコスト削減の両立に寄与しました。

導入前：
経験やノウハウに依存した属人的な運用となっており、設置済みセンサーも十分に活用できていませんでした。

導入後：
専門家による分析とフィードバックにより高度な解析が可能となり、データに基づく判断体制を構築。人材不足への対策としても有効で、保全高度化とコスト削減の両立が期待されています。