精製所、鉱山設備、パイプラインの数万のセンサーログ(圧力、温度、振動)をAIが常時監視し、故障前に保守パーツの手配とエンジニアの派遣を自動予約するシステムです。大規模インフラの停止は1日あたり数億円の損失を生みます。経営企画として、保守を「事後対応」から「稼働率最大化サービス」へ転換。社内SEは、エッジデバイスと衛星通信を介したクラウド基盤を構築し、過去の事故パターンを学習。ドローン巡回データとも連携させ、人手不足の中での保全効率を最大化。圧倒的な「供給レジリエンス」をブランド価値として確立し、国家・重要インフラ顧客への責任を果たします。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
収益最大化 安全向上 |
業界② |
石油・石炭・鉄鋼・天然ガス | 対象 |
アフターサービス |
費用 |
1000〜20000万円 | 240 |
主なToDo
- 主要設備のセンサーログ収集基盤(衛星通信含)の構築
- 過去の事故・故障データに基づく予兆検知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。供給義務の完遂。
躓くところ
老朽設備のデータ取得コスト。広域(僻地)での通信環境確保。

AIOps・「広域プラント・パイプライン」自律保全基盤【石油・石炭・鉄鋼・天然ガス】






