突発停止の前に、設備の“変化の兆し”を見える化する。
1か月で始める、設備状態診断・故障予兆検知レポート。
「壊れてから直す」保全から、「壊れる前に兆候を把握する」保全へ。
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解析し、設備状態の変化や故障につながる兆候を診断するサービスです。
いきなり大規模な予知保全システムや監視基盤を導入するのではなく、まずは特定設備を対象に、1か月間の診断プロジェクトとして、データ取得の可能性、異常傾向の有無、今後の保全DXへの展開可能性を評価します。
診断結果は、設備の状態、変化傾向、保全上のリスク、今後の対応方針を整理した状態診断レポートとしてご提供します。
こんなお悩みありませんか？
- 「突発的な設備停止による損失が大きい」
予期せぬ故障により、生産ラインの停止、納期遅延、緊急対応コストが発生している。 - 「定期交換・定期点検のコストを見直したい」
まだ使える部品を期間だけで交換しており、過剰保全やメンテナンスコストの負担を感じている。 - 「予兆保全・予知保全を始めたいが、何から着手すべきか分からない」
センサーやAIツールの導入を検討しているものの、自社設備で有効に使えるか判断できない。 - 「市販のセンサーや閾値アラートでは判断が難しい」
振動・温度・電流・音などのデータは取得できても、正常な変動と異常の兆候を切り分けられていない。 - 「古い設備・レガシー設備の保全DXを進めたい」
最新設備ではないため、どのようにデータを取得し、故障予兆検知につなげるべきか分からない。 - 「熟練者の勘や経験に依存した点検から脱却したい」
異音、振動、温度変化などの違和感に気づける人材が限られており、点検品質のばらつきが課題になっている。 - 「AI異常検知を導入したが、誤報や見逃しが多い」
設備の稼働条件や現場環境の変化により、単純な異常検知では運用に乗らない。
サービス内容
SCI総合研究所では、単なるセンサー計測や外れ値検知ではなく、設備の構造・稼働条件・現場環境を踏まえた「意味のある設備診断」を重視しています。
MITERASでは、1か月間の診断プロジェクトを通じて、対象設備の状態を可視化し、故障予兆・異常傾向・保全上のリスクをレポートとして整理します。
① 設備特性の把握と計測方針設計
予兆保全を始めるうえで最初に重要なのは、以下を明確にすることです。
- 「どの設備を対象にするか」
- 「どの故障モードを想定するか」
- 「どのデータを取得すべきか」
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をヒアリングし、診断対象を整理します。
支援内容の例：
- 対象設備の選定
- 故障モード・劣化パターンの整理
- 既存データ・点検記録・稼働ログの確認
- センサー計測方針の整理
- 振動・温度・電流・音・圧力などの取得候補の検討
- 診断に必要な計測期間・頻度・設置位置の検討
最初から大規模に始めるのではなく、特定設備に絞って、1か月で診断可能な範囲を明確化します。
② センサーデータ・稼働ログの解析
設備の稼働データには、正常な動作による変動、環境ノイズ、負荷条件の違い、作業条件の変化など、さまざまな要素が含まれます。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、取得したセンサーデータや稼働ログを整理し、設備状態の変化を読み取れる形に構造化します。
解析対象の例：
- 振動データ
- 温度データ
- 電流・電圧データ
- 音・異音データ
- 圧力・流量データ
- PLC・稼働ログ
- 点検記録・保全履歴
- 生産条件・運転条件
設備ごとの個体差や稼働条件を踏まえ、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。
③ 故障予兆・異常傾向の診断
MITERASでは、解析したデータをもとに、設備状態の変化や異常傾向を診断します。
ここで重視するのは、単に「異常／正常」を判定することではありません。
現場の保全判断に使えるように、どのような変化が起きているのか、どの程度注意すべきか、次に何を確認すべきかを整理します。
診断内容の例：
- 通常状態からの変化傾向の確認
- 異常値・外れ値の発生状況の整理
- 周期的な変動や変調の有無の確認
- 設備ごとの状態比較
- 保全履歴との関連確認
- 故障予兆につながる可能性があるパターンの抽出
- 継続監視に向けた指標候補の整理
過去の故障データが十分にない場合でも、現在の設備状態や変化傾向を整理することで、今後の予兆保全・予知保全に向けた判断材料を作成します。
④ 状態診断レポートと保全方針の提案
MITERASの成果物は、単なる計測データやグラフではありません。
1か月間の診断結果をもとに、設備状態、異常傾向、リスク、今後の保全判断に使える示唆を、状態診断レポートとして整理します。
レポートに含まれる内容の例：
- 対象設備と診断範囲
- 取得データの概要
- データ品質・取得条件の評価
- 設備状態の可視化
- 通常変動と注意すべき変化の整理
- 故障予兆・異常傾向の有無
- 点検・部品交換・継続監視の優先度
- 予知保全システム導入に向けた課題
- 次フェーズの推奨アクション
診断レポートは、保全担当者だけでなく、工場長、生産技術部門、DX推進部門、経営層への説明にも使える形で整理します。
当社の強み・特徴
1か月で、設備状態と予兆保全の可能性を見極める専門診断
- Ph.D.による直接監修
博士号を有する専門家が、センサーデータ、時系列データ、現場メカニズムを踏まえた診断設計を行います。 - 設備の構造・動作原理を踏まえた解析
単にデータを処理するのではなく、設備の役割、稼働条件、劣化パターンを踏まえて異常傾向を読み解きます。 - 古い設備・レガシー設備にも対応
最新のスマート設備だけでなく、既存設備・古い設備・標準化されていないデータにも対応します。 - 大規模導入前の診断に適した設計
いきなり高額なシステムを導入するのではなく、1か月の診断プロジェクトで、データ活用の可能性と課題を整理します。 - 保全判断に使えるレポート化
技術的な解析結果を、点検優先度、保全方針、継続監視の判断材料として整理します。 - 製造業・農業・食品・インフラ領域のデータ解析知見
センサーデータや現場データを扱ってきた知見をもとに、現場で使える診断へ落とし込みます。
想定される活用シーン（ユースケース）
MITERASは、突発停止の影響が大きい設備や、熟練者の勘に依存した点検から脱却したい現場に適しています。
- 精密製造・加工ライン〖モーター・回転体・駆動部の状態診断〗
ベアリング、駆動部、回転体、潤滑不良などに関する変化傾向をセンサーデータから把握し、突発停止リスクの早期把握を支援します。 - 食品工場・包装ライン〖搬送設備・コンベアの異常傾向把握〗
コンベア、包装機、搬送ラインの振動・音・負荷変動を確認し、停止や品質不良につながる可能性のある変化を診断します。 - プラント・エネルギー設備〖ポンプ・ファン・動機器の状態監視〗
ポンプ、ファン、圧縮機などの稼働状態を把握し、異常な振動・温度上昇・負荷変動の兆候を整理します。 - 物流・搬送インフラ〖自動倉庫・搬送ラインの保全DX〗
広範囲にわたる搬送設備の状態を可視化し、点検優先度や継続監視の必要性を判断する材料を提供します。 - 古い設備・レガシー設備〖後付けセンサーによる診断可能性評価〗
データ取得機能を持たない設備について、後付け計測や既存点検記録を活用し、予兆保全に向けた第一歩を支援します。
1か月診断プロジェクトの進め方
MITERASは、基本的に対象設備を絞った1か月間の診断プロジェクトとして実施します。
Step 1：対象設備・課題の確認
突発停止の影響、過去の故障履歴、点検状況、現場で感じている違和感を確認し、診断対象となる設備を選定します。
Step 2：計測方針・データ取得方法の整理
既存データの有無を確認し、必要に応じてセンサー計測方針を整理します。振動、温度、電流、音、圧力、稼働ログなど、対象設備に応じたデータ取得方法を検討します。
Step 3：データ取得・解析
取得したデータを整理し、通常変動、環境ノイズ、稼働条件の違いを踏まえて、設備状態の変化を解析します。
Step 4：異常傾向・保全上のリスク評価
設備状態の変化、異常傾向、故障予兆につながる可能性のあるパターンを確認し、点検・部品交換・継続監視の観点から評価します。
Step 5：状態診断レポートの提出
診断結果を、保全担当者・工場長・生産技術部門・経営層が理解できる形でレポート化します。必要に応じて、次フェーズのPoC、継続監視、センサー追加、保全体制見直しに向けた提案を行います。
価格・期間（1か月 設備状態診断プロジェクト）
100万円（税抜）〜
主な成果物：
- 診断対象設備の整理
- 計測方針・データ取得方針の整理
- センサーデータ・稼働ログの解析
- 設備状態の可視化
- 故障予兆・異常傾向の評価
- 保全上のリスク整理
- 今後の保全方針・継続監視に向けた提案
- 状態診断レポート
※ センサー設置、現地作業、特殊な計測環境構築、長期モニタリング、複数設備への展開が必要な場合は、別途お見積もりとなります。
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「予兆保全・予知保全を始めたいが、何から着手すべきか分からない」
「設備停止のリスクを把握したい」
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このような課題をお持ちの企業様は、MITERASの1か月設備状態診断プロジェクトをご検討ください。
いきなり大規模なAIシステムや監視基盤を導入するのではなく、まずは対象設備を絞り、
データで何が分かるのか、保全判断に活用できるのかを診断レポートとして整理します。