全長数百メートルに及ぶ抄紙機の数千のセンサー(振動、熱、圧力)をAIが常時監視し、故障前に保守パーツの手配と技術者の派遣を自動予約するシステムです。製紙プラントの停止は1日あたり数千万円の機会損失を生みます。経営企画として、保守業務を「事後対応」から「稼働率保証サービス」へ転換。社内SEは、エッジデバイスとクラウドをセキュアに結ぶ基盤を構築し、過去の障害パターンを学習。技術者の移動ルート最適化とも連携させ、人手不足の中での保全効率を最大化。圧倒的な「供給安定性」をブランド価値として確立し、大手顧客との長期契約を盤石にします。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
コスト削減 収益最大化 |
業界② |
紙・パルプメーカー | 対象 |
アフターサービス |
費用 |
1000〜15000万円 | 240 |
主なToDo
- 抄紙機等主要設備のセンサーログ収集・クレンジング構築
- 過去の不具合パターンに基づく故障予兆AIモデルの開発
- 保守パーツ在庫およびサービスエンジニア派遣システムの統合
期待できる効果
ダウンタイムの劇的削減。保全人件費の適正化。安定供給の履行。
躓くところ
老朽設備のデータ取得コスト。膨大なデータの処理負荷。

AIOps・「大規模抄紙機」故障予兆検知・パーツ自動配送【紙・パルプメーカー】






