設備保全
「設備保全」領域のAI活用
設備保全領域のAI活用
設備の老朽化が進む一方で熟練保全員が大量退職期を迎え、時間基準の定期点検だけでは防げない突発故障と計画外停止が生産を圧迫しています。HIIIは、稼働データによる予兆検知と保全記録のナレッジ化により、状態基準保全への移行と熟練ノウハウの組織への定着を支援します。
業界別の活用例
「設備保全」領域のAI活用を、業界ごとの工程・データ特性に即してご紹介します。
業界
エレクトロニクス・半導体
HIIIは装置データの予兆検知と補修部品の在庫最適化により、製造装置の計画外停止の削減と保全コストの適正化を両立します。
01
装置データの予兆検知AI
チャンバー圧力やRFパワーなどの装置データから劣化の予兆を停止前に検知し、仕掛かりウェハの廃棄を防ぎます。
02
状態基準保全（CBM）への移行支援
部品ごとの実劣化データに基づいて交換周期を見直し、過剰な定期交換を減らして保全費を適正化します。
03
保全記録の構造化・ナレッジ検索
ベンダー対応履歴や社内の処置記録をLLMで構造化し、症状から過去の対処を検索して復旧時間を短縮します。
業界
産業機械・自動車
納入機のアフターサービスが収益源となる産業機械に、HIIIは予知保全とサービス最適化で稼働保証型ビジネスへの転換を支援します。
01
納入機の予知保全モデル
振動・電流・温度データから故障予兆を検知して計画保守に変え、稼働保証型サービスの技術基盤にします。
02
故障診断・保全ナレッジLLM
修理報告書を学習したLLMが症状から原因と対処手順を示し、若手でもベテラン級の一次対応ができます。
03
補用部品の需要予測・在庫最適化
稼働年数から部品ごとの交換需要を予測して拠点別在庫を最適化し、復旧を早めつつ在庫を圧縮します。
業界
食品・医薬品・日用品
HIIIは充填・包装ラインの予知保全と保全記録の活用で、廃棄と再検証を招く突発停止を減らします。
01
充填・包装ラインの予兆検知
モーター電流・振動・シール温度から異常の予兆を検知し、突発停止を計画停止での対処に変えます。
02
状態基準の保全計画
設備の実劣化データに基づいて部品交換と点検周期を見直し、過剰な定期交換を減らします。
03
保全ナレッジの構造化・伝承
ベテランの修理記録や調整ノウハウをLLMで構造化し、症状から対処を検索できるようにします。
業界
素材・化学
HIIIは24時間連続操業プラントの設備データを用いた予兆検知と劣化予測で、定修計画の高度化と突発停止の削減を支援します。
01
回転機の予兆検知AI
振動・温度・電流から故障の予兆を数週間前に検知し、計画停止での対処でプラントの突発停止を防ぎます。
02
リスクベースの定修計画最適化
劣化データと故障影響度から定修の優先順位を最適化し、限られた期間と予算を高リスク箇所に集中できます。
03
腐食・劣化の進行予測
運転条件と検査履歴から配管・炉体の劣化を予測し、開放点検前に危険箇所を絞り込んで工期延長を防ぎます。
業界
建設・建材・インフラ
HIIIは点検画像の劣化検知AI・劣化進行予測・修繕計画最適化で、限られた人員と予算で守れるインフラを広げます。
01
点検画像の劣化自動検知
ドローンや車載カメラの点検画像からひび割れ・剥離・腐食を自動検出し、同じ人員で回れる構造物を増やします。
02
劣化進行の予測モデル
点検履歴と環境条件から構造物ごとの残存年数を予測し、修繕時期の判断を経験則から予測に変えます。
03
修繕計画の予算内最適化
劣化予測と重要度・予算制約から修繕の優先順位と時期を最適化し、予算内でリスクを最小化します。
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