作業現場をお持ちの様々な業種のお客様から、導入後の成果に満足されています。他社での導入事例よりは、お客様側の現場から収集するデータに基づき、現場環境内での課題を解決することをゴールにしていますが、ご参考の為、次のように導入事例の一部をご紹介いたします。
予知保全例
安全管理例
▶ 製造業のA社(自動車部品メーカ)
A社ご要望の概要：設備の故障や異常の兆候を事前に検出し、設備生産性の向上や、設備の影響による不良率を最小限に抑えたい
As-Is
- 設備のメンテは、経験値に頼り予測し難い
- 設備異常検出後の分析システムが乏しいため、早期検出に不安な状態
- 事後保全の修理がまだ一部発生している状態で、稼働中断による生産性低下
- 設備保全にAI技術を利活用していない
To-Be
- データ駆動型の設備予知保全体制の構築
- IoTセンサーによるリアルタイム監視と異常検出
- AI予測モデルによる適時のメンテナンス実現
- 設備稼働率の増加による生産性の向上やメンテへのコスト削減
- 不良率の減少によるコスト削減と品質改善
- 故障を予測するAIモデルの開発と検証
- 機械学習モデルの学習と現場への適用
- 故障検出精度を90%以上改善
プロテクトゴーAI(ProtectGoAI)の導入
- AI利活用のリアルタイム設備監視
：IoTセンサーデータを利活用し、設備の振動、温度、電流などをリアルタイム収集
- 予知保全用の機械学習モデル
：過去データを学習し設備の異常兆候を検出
- データの可視化と分析結果のダッシュボード
：設備の状態を一目で確認し、異常検知時には、リアルタイムでアラーム
- 自動化された設備保守スケジュールの推奨
：予測結果に応じた最適な保守ススケジュールを自動提案
導入後の効果