精鉄所内の高炉や熱間圧延機の数万のセンサーログ(振動、熱、電流)をAIが監視し、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、過去の事故パターンを学習。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 |
コスト削減 収益最大化 |
業界② |
鉄鋼メーカー | 対象 |
アフターサービス |
費用 |
1000〜20000万円 | 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。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。膨大なデータの処理負荷。

AIOps・「高炉・圧延機」自律保全・パーツ自動配送【鉄鋼メーカー】






