出荷済みの製品(インフラ設備、医療機器等)のエラーログ、振動、熱、負荷を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。BtoB顧客のダウンタイムをゼロにします。経営企画として、保守業務を「事後対応」から「高付加価値なサクセスサービス」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「可用性」というブランド価値を確立し、競合他社からのスイッチングをテクノロジーで遮断します。
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 |
総合電機メーカー | 対象 |
アフターサービス |
費用 |
500〜8000万円 | 180 |
主なToDo
- デバイス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・「自律保守」故障予兆検知・パーツ自動配送【総合電機メーカー】






