SCI総合研究所株式会社は、生産・製造データ活用・意思決定支援サービス 「MIRASENT（ミラセント）」 のランディングページを更新しました。
MIRASENTは、製造設備、工程、品質、保全などのデータをもとに、製造現場の状態や損失要因を可視化し、保全・品質・工程改善に向けた意思決定を支援するサービスです。
従来のような「設備1台の予兆診断」に限らず、設備停止、チョコ停、不良、工程条件、保全履歴、点検記録など、製造現場に蓄積されたデータを確認し、「どこにロスがあるのか」「何を優先して改善すべきか」「追加計測が必要か」を整理することを重視しています。
MIRASENTとは
MIRASENTは、製造現場の設備・工程・品質・保全データを、改善判断に使える形へ整理するデータ活用支援サービスです。
製造現場では、次のような課題が起こりやすくなっています。
- 設備停止やチョコ停の原因を把握できていない
- 不良や手戻りが発生しているが、要因をデータで説明できない
- 点検記録や保全履歴はあるが、改善判断に活用できていない
- 古い設備が多く、どのようにデータを取得すべきか分からない
- センサーやIoTを導入したいが、何を測るべきか決められない
- 改善施策を実施しても、効果を定量的に確認できていない
MIRASENTでは、まず既存の稼働記録、停止記録、品質記録、点検記録、保全履歴などを確認します。
そのうえで、現在のデータで何が分かるのか、追加でどのようなデータを取得すべきか、どの設備・工程・品質課題から優先して取り組むべきかを整理します。
なぜ、製造データ活用は小さく始める必要があるのか
製造現場のDXというと、大規模なIoTシステム、常時監視システム、AI予知保全基盤などを想像される方も少なくありません。
しかし、実際には、最初から大きな投資を行う前に確認すべきことが多くあります。
- そもそも、どの設備・工程を対象にするべきか
- 停止、不良、手戻り、保全コストのうち、どこに損失が集中しているか
- 既存のExcel、CSV、日報、点検表、保全履歴で分析できるか
- 追加計測が必要な場合、何をどの頻度で測るべきか
- 改善施策を実行できる社内体制があるか
- 経営層・工場長・現場担当者が同じ判断材料を共有できるか
MIRASENTでは、いきなり大規模なシステム導入に進むのではなく、まず 30万円〜のSCANプラン で、既存データと計測可能性を確認します。
小さく始めることで、製造現場に合ったデータ活用の進め方を整理し、無理のない形で本格分析や継続支援へ進めることができます。
MIRASENTが支援すること
MIRASENTでは、主に以下の流れで製造データ活用を支援します。
1. 課題・判断テーマとデータの確認
まず、「何を分析したいか」ではなく、「何を判断したいか」を整理します。
例えば、以下のような判断テーマを確認します。
- 停止やチョコ停が多い設備はどれか
- 不良が発生しやすい工程条件は何か
- 保全履歴から点検・交換の優先順位を整理できるか
- 追加計測すべき設備やデータ項目は何か
- 改善施策の効果をどの指標で確認するか
2. データ取得・整備
既存のExcel、CSV、稼働ログ、品質記録、点検記録、保全履歴などを確認し、分析可能な状態へ整理します。
既存データだけでは判断が難しい場合は、市販センサー、IoT機器、後付け計測、3Dプリント治具などを活用し、追加データの取得方法を検討します。
3. 集計・分析・解析
稼働、停止、不良、設備状態、工程条件、保全履歴などを分析します。
目的に応じて、基礎集計、時系列分析、統計解析、機械学習、説明可能AIなどを組み合わせます。ただし、AIを使うこと自体を目的とはせず、現場の改善判断に必要な方法を選択します。
4. 可視化・改善対象の整理
分析結果を単なるグラフで終わらせず、設備・工程・品質・保全の関係を整理し、重点的に確認・改善すべき対象を明確にします。
例えば、以下のような形で整理します。
- 停止が集中している設備・時間帯・条件
- 不良や手戻りが発生しやすい工程・ロット・条件
- 保全対応が増えている設備や部品
- 追加計測が必要な設備・データ項目
- 改善施策の優先順位
5. 意思決定・効果検証
点検、保全、工程条件変更、追加計測などの施策を整理し、実施前後のデータを比較することで改善効果を確認します。
診断結果は、保全担当者や生産技術部門だけでなく、工場長・経営層が投資判断や改善方針を検討するための材料としても活用できます。
MIRASENTとRASHINRAの関係
MIRASENTは、製造現場の設備・工程・品質・保全データを対象としたサービスです。
一方、RASHINRA は、顧客、案件、売上、原価、工数、業務、リスクなどの経営・業務データを対象に、経営判断や業務改善を支援するサービスです。
製造業では、設備停止や品質不良が、納期、原価、工数、在庫、取引先対応、収益性に波及することがあります。
そのため、MIRASENTで製造現場の状態や損失要因を整理し、RASHINRAで売上・原価・工数・案件・顧客データと組み合わせることで、現場改善と経営判断をつなげることができます。
例えば、以下のような展開が可能です。
| テーマ | 主な対象データ | 対応サービス |
|---|---|---|
| 設備停止・チョコ停の分析 | 稼働記録、停止記録、保全履歴 | MIRASENT |
| 品質不良・手戻りの分析 | 品質記録、工程条件、ロット情報 | MIRASENT |
| 原価・工数・採算の分析 | 売上、原価、工数、案件データ | RASHINRA |
| 改善施策の効果検証 | 施策前後の製造・経営データ | MIRASENT / RASHINRA |
| 経営層向けの判断材料作成 | 製造データ、経営データ、業務データ | RASHINRA |
支援プラン
MIRASENTでは、課題の大きさやデータの状態に応じて、段階的に支援します。
| プラン | 位置づけ | 価格（税抜） | 主な目的 |
|---|---|---|---|
| SCAN | 導入の見極め | 30万円〜 | 製造データ活用・計測可能性を確認 |
| FOCUS | 初回分析・実証 | 100万円〜 | 1テーマを単発で本格分析 |
| PARTNER（伴走型） | 継続支援 | 月50万円〜 | 中小企業向け継続分析・改善支援 |
| PARTNER（フルマネージド） | 継続支援 | 月150万円〜 | 中堅・大企業向け高度支援 |
SCANプラン｜製造データ・計測可能性診断
現在保有している製造データと対象設備・工程を確認し、どのような分析が可能か、追加計測が必要か、本格的な分析へ進む価値があるかを整理します。
主な内容は以下の通りです。
- 判断テーマの整理
- 既存データ確認
- データ品質確認
- 簡易集計・可視化
- 追加計測の必要性確認
- 次フェーズの実施計画
FOCUSプラン｜生産データ診断・計測実証
1つの設備群・工程・品質課題を対象として、既存データまたは簡易な追加計測データを分析し、状態変化や損失要因、改善対象を可視化します。
主な内容は以下の通りです。
- データ前処理
- 基礎集計
- 時系列・状態変化分析
- 設備・工程・ロット比較
- 必要に応じた機械学習・説明可能AI
- 製造状態マップ
- 改善優先順位
- 効果検証計画
PARTNERプラン｜継続的な製造データ活用・改善支援
単発の分析で終わらせず、月次でデータを確認しながら、改善テーマの整理、効果検証、次アクションの検討を継続的に支援します。
顧客側でデータの整理・提出と施策実行を行い、SCI総研が定型分析、可視化、解釈、改善判断を支援します。
初回は3か月単位で実施し、改善対象ロス、実行テーマ、社内体制を確認したうえで、年間契約をご提案します。
このような企業におすすめです
MIRASENTは、以下のような課題を持つ企業に適しています。
| 課題 | MIRASENTで整理できること |
|---|---|
| 設備停止やチョコ停の原因を把握したい | 停止が集中している設備・時間帯・条件の整理 |
| 品質不良の要因をデータから確認したい | 工程条件・設備状態・ロット情報との関係整理 |
| 保全判断が属人化している | 点検記録・保全履歴に基づく優先順位整理 |
| 古い設備もデータ化したい | 後付けセンサーや簡易IoTによる計測方針整理 |
| データはあるが改善判断につながっていない | 既存データの見方、活用可能性、改善テーマの整理 |
| 経営層への説明材料が必要 | 損失要因・改善対象・次フェーズをレポート化 |
SCI総研は、外部技術・データ部門として支援します
SCI総研では、MIRASENTやRASHINRAを通じて、企業内に不足しがちな技術・データ判断機能を外部から補完します。
社内に専任のデータ活用人材や技術判断人材をすぐに配置することが難しい場合でも、外部の技術・データ部門として、現状整理、データ確認、改善テーマの優先順位づけ、実行支援を行います。
将来的には、お客様自身でデータを活用し、改善判断や経営判断ができる状態を目指します。
お問い合わせ
製造現場の停止、不良、手戻り、保全コスト、工程改善、予兆保全、製造データ活用に課題を感じている企業様は、MIRASENTのサービスページをご覧ください。
まずは、現在お持ちのデータ、対象設備・工程、改善したいテーマをお知らせください。
既存データの状態や現場状況を踏まえ、現実的な進め方をご提案します。