工場内の押出機や射出成形機のセンサーログ(スクリュー負荷、熱、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。プラントの突発停止は1日あたり数千万円の損失を生みます。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データ連携基盤を構築し、過去の障害パターンを学習したAIモデルを実装。技術者の移動ルート最適化とも連携させ、人手不足の中でのサービス効率を最大化。圧倒的な「供給安定性」をブランド価値として確立し、競合他社からのスイッチングを遮断します。
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 顧客満足度向上 |
業界② |
ゴム・樹脂・繊維メーカー | 対象 |
アフターサービス |
費用 |
500〜8000万円 | 180 |
主なToDo
- 設備からのテレメトリデータ収集基盤(MQTT等)構築
- 故障予兆検知AIモデルの構築とアラート精度の検証
- 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
顧客のダウンタイム最小化。保守費用の適正化。強固なリテンション。
躓くところ
大容量ログデータの通信コスト。顧客側ネットワークの制限(セキュリティ)。

AIOps・「押出・成形機」故障予兆検知・パーツ自動配送【ゴム・樹脂・繊維メーカー】






