SCI総合研究所株式会社は、設備保全DXの予兆診断サービス「MITERAS（ミテラス）」のランディングページを公開しました。
MITERASは、製造設備・搬送設備・ポンプ・モーター・ファン・回転体などを対象に、センサーデータや稼働ログをもとに設備状態の変化を確認し、故障につながる可能性のある兆候を整理する診断サービスです。
大規模な予知保全システムをいきなり導入するのではなく、まずは「止まると困る重要設備」1台から、1か月程度の診断プロジェクトとして始められる点を特徴としています。
公開したLPでは、MITERASの概要、対象設備、診断の進め方、活用シーン、料金の考え方、よくある質問などを整理しています。
MITERASとは
MITERASは、設備の突発停止や保全判断の属人化に課題を持つ企業向けの、設備故障の事前予防診断サービスです。
設備保全の現場では、次のような課題が起こりやすくなっています。
- 突発停止によって生産・出荷に影響が出る
- 緊急修理や突発対応が増えている
- 点検判断がベテラン担当者の経験や感覚に依存している
- 予知保全やAI異常検知を検討したが、過去データ不足で進められない
- 大規模な監視システム導入には費用・期間・社内調整の負担がある
- 取得したセンサーデータをどのように判断に使えばよいか分からない
MITERASでは、対象設備の役割、故障時の影響、稼働条件、点検履歴、現場で感じている違和感などを確認したうえで、設備状態の変化をデータで整理します。
診断結果は、単なる数値の一覧ではなく、保全担当者・工場長・経営層が確認しやすいレポートとしてまとめます。設備の状態、変化傾向、点検優先度、継続監視の必要性などを整理し、次の保全判断に活用しやすい形で提供します。
なぜ設備保全DXを小さく始める必要があるのか
設備保全DXというと、大規模なセンサー導入、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、中小製造業や食品工場などでは、最初から大きな投資を行うことが現実的でない場合があります。対象設備が多い、既存設備が古い、データ取得環境が整っていない、過去の故障データが少ない、現場の協力体制をつくる必要があるなど、導入前に確認すべき論点が多いためです。
また、AIやツールを導入しても、現場の稼働条件や設備構造を踏まえた分析設計が不十分な場合、誤報や見逃しが増え、運用に乗らないことがあります。
そのため、設備保全DXでは、まず「どの設備を対象にするのか」「どの故障モードを想定するのか」「どのデータを取得すべきか」「取得したデータをどの判断に使うのか」を整理することが重要です。
MITERASでは、まず1台・1か月程度の診断から始めることで、設備状態の変化、データ取得の可能性、保全DXに向けた次の課題を把握します。これにより、大規模導入の前に、現場に合った進め方を検討しやすくなります。
MITERASが支援すること
MITERASでは、主に以下の流れで設備の予兆診断を支援します。
1. 対象設備の確認と計測方針の整理
まず、突発停止時の影響、過去の故障履歴、点検状況、稼働条件、現場担当者が感じている違和感などを確認します。
そのうえで、診断対象とする設備、想定される故障モード、取得すべきデータ、計測期間、設置位置などを整理します。
対象となる設備の例は、モーター、ポンプ、コンベア、搬送設備、選別設備、製造設備、プラント設備などです。食品工場、部品加工、金属加工、樹脂加工、物流・搬送設備など、停止時の影響が大きい設備での活用を想定しています。
2. センサーデータ・稼働ログの取得と解析
設備の稼働データには、正常な変動、環境ノイズ、負荷条件の違い、作業条件の変化などが含まれます。そのため、単純に数値が大きい・小さいだけで異常を判断すると、誤報や見逃しにつながる可能性があります。
MITERASでは、取得したデータを整理し、設備ごとの個体差や稼働条件を踏まえながら、通常のばらつきと注意すべき変化を切り分けることを目指します。
解析対象となるデータには、振動、温度、電流、点検記録、保全履歴などが含まれます。実際にどのデータを扱うかは、設備の種類や現場環境に応じて検討します。
3. 診断レポートとして整理
解析結果は、設備状態の変化、異常傾向、保全上のリスク、今後の対応方針などをまとめた診断レポートとして整理します。
レポートでは、現場担当者が点検や部品交換の優先度を検討しやすいことに加え、工場長や経営層が設備投資や保全計画を判断する際の材料として活用できることを重視しています。
MITERASは、故障を断定・保証するサービスではありません。計測データと現場情報をもとに、設備状態の変化や異常兆候を整理し、点検優先度や継続監視の必要性を検討するための診断サービスです。
MITERASとSHINRAの関係
設備保全DXは、単独の設備診断だけで完結するものではありません。
診断結果をもとに、点検計画、保全部品の在庫、設備更新、品質管理、生産計画、投資判断などにどのようにつなげるかが重要です。
SCI総研では、設備保全領域に特化した診断サービスとしてMITERASを提供するとともに、企業全体のデータ活用・意思決定支援としてSHINRAを提供しています。
MITERASで得られた設備状態の知見を、保全計画や設備投資判断に活かす。さらに、品質データ、生産実績、在庫、コスト、取引先対応などのデータと組み合わせ、経営判断や現場改善につなげる。
このように、設備単位の診断から、部門横断のデータ活用へ発展させることも可能です。
特に、製造業や食品工場では、設備停止が品質、納期、コスト、取引先対応に波及することがあります。そのため、設備状態をデータで把握する取り組みは、保全部門だけでなく、品質保証部門、製造部門、経営層にとっても重要な判断材料になります。
このような企業におすすめです
MITERASは、以下のような課題を持つ企業に適しています。
| 課題 | MITERASで整理できること |
|---|---|
| 重要設備の突発停止が不安 | 設備状態の変化や注意すべき兆候の有無 |
| 保全判断が属人化している | データに基づく点検優先度の整理 |
| 過去の故障データが少ない | 現在の状態を基準にした診断可能性の確認 |
| 大規模な予知保全投資に踏み切れない | 1台・1か月からのスモールスタート |
| センサーデータを活用できていない | 取得データの見方や次の活用方針の整理 |
| 経営層への説明材料が必要 | 診断レポートによる判断材料の整理 |
MITERASは、AIやセンサーを導入すれば自動的にすべて解決できる、という考え方ではありません。設備の構造、稼働条件、現場環境、点検履歴を踏まえ、データをどのように保全判断へ接続するかを重視しています。
お問い合わせ
設備の突発停止、保全判断の属人化、過去データ不足、センサーデータ活用に課題を感じている企業様は、MITERASのLPをご覧ください。
設備1台からの予兆診断、保全DXの進め方、センサーデータ活用、設備保全と経営判断をつなぐ分析設計について、ご相談を受け付けています。
まずはお問い合わせフォームより、対象設備や現在のお悩みをお知らせください。現場状況やデータ取得状況を踏まえ、現実的な進め方をご提案します。