AssetWatch｜AI×専門家で設備の異常を早期検知

課題

データ活用
運用負荷軽減
業務効率化/生産性向上
DX推進/IT戦略策定

業種

製造
運輸/物流/倉庫

タグ

スマートファクトリー
IoT
クラウド
運用／保守
AI

事例ご紹介

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【事例ご紹介】

住友電気工業グループの焼結部品メーカーとして、自動車のエンジンやトランスミッション向けの高強度・高精度部品を製造する住友電工焼結合金株式会社様。同社は数百トンにも及ぶ大型油圧プレス機を多数保有し、24時間体制で生産ラインを稼働させています。

しかし、油圧ポンプやモーターの突発故障による生産停止は深刻な経営課題でした。従来はセンサーを設置してもデータ分析が十分にできず、予知に繋げられないことが多く、定期点検でも「今、異常がない」ことしか確認できない状況が続いていました。

2026年5月、同社はIoTセンサーとAI、そして振動分析の専門家（CME）による伴走型支援を特長とするAssetWatchを導入。回転機器の常時監視体制を構築しました。

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【事例ご紹介】

食肉および加工食品を製造するスターゼン株式会社松尾工場様では、生産を支えるユーティリティ設備や冷凍加工設備の安定稼働に向け、日頃から巡回点検や定期点検による設備保全に取り組んでいました。

しかし、設備停止による生産や品質への影響を未然に防ぐためには、異常の兆候をより早く把握し、計画的な保全につなげる仕組みが課題となっていました。

そこで同社は、IoTセンサーとAIに加え、振動分析の専門家（CME）による監視・分析支援を特長とするAssetWatchを導入。設備状態の常時監視体制を構築しました。導入後は給水ポンプの振動上昇を早期に検知し、故障前にベアリング交換の準備を実施。事後保全中心の運用から、予知保全・計画保全への転換を実現しています。

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