異常のわずかな変化を捉え、設備停止を防ぐ。予兆保全サービスの新たな価値を創出

製造現場の皆さま　次のようなお悩みはありませんか

• 保全作業に必要な人材が不足

• 停止トラブルの原因追跡に時間がかかる

• 設備ごとに監視方式がバラバラ

• データは蓄積しているが分析できない

• 熟練者の退職により、異常の解釈ノウハウが失われつつある

• 納入設備の状態を継続的に把握できない

• 故障発生後の対応となり、顧客満足度向上につながりにくい

• 保守サービスの差別化が難しい

• 製品販売後の継続的な収益モデルを構築したい

• 予兆保全や遠隔監視サービスを提供したい

製造現場では、設備が止まれば大きな損失につながるだけでなく、設備ごとにデータの癖や挙動が異なるため、監視や判断が複雑化しがちです。
また、設備・機器メーカーにおいても、納入後の設備状態を把握しながら継続的な保守サービスや予兆保全サービスを提供することが求められています。

＠DeAnoSは、こうした製造現場および設備・機器メーカー双方の課題難しさを前提に、設備特性に合わせたモデル構築と、運用負荷を増やさない導入ステップを重視しています。
多様化・複雑化した設備監視を効率化し、安定稼働や保守サービスの高度化を支援します。

以下のようなお悩みをお持ちの設備保全担当者、設備・機器メーカーの皆さまに最適なソリューションです。

全国に配置されて多数のコンプレッサーは、機種や導入時期の違いにより故障兆候が一定せず、単一の閾値では異常を捉えにくいという課題がありました。
そこで、電流値・圧力・温度・モーター回転数などの稼働データから機種ごとに最適化された異常検知モデルを構築。通常の監視では見逃されやすい微小な変化を「異常度」として捉えることで、不調の兆しを従来より早い段階で把握できます。
その結果、修理手配などの初動を故障発生前に前倒しできるようになり、平均復旧時間（MTTR）の短縮を実現。
「壊れてから気づく」運用から「兆候の段階で対処できる」運用へと移行することで、計画外停止の抑制、保全効率化、安定稼働の実現につながります。

多くの製造現場では、生産設備の冷却や工程安定のために水循環ポンプが常時稼働しています。しかし、水圧・水温・流量・タンク水位といった複数の指標が相互に影響し合うため、どの値を基準に異常を判断すべきかが分かりにくく、初期の変調を見抜くことが課題となっていました。＠DeAnoSは、これらのデータからポンプの“正常状態”をAIが学習し、わずかな挙動の変化を異常度として可視化することで、いつもと違う兆候を早期に検知します。流量の軽微な低下や水圧変動と水温上昇の組み合わせ、タンク水位パターンの揺らぎなど、従来では気づきにくい複合的な変調を捉えられるため、劣化や詰まり、バルブ不調など故障に至る前の段階で適切な初動が可能になります。

設備・機器メーカーでは、製品販売後に継続的な価値を提供することが重要になっています。
@DeAnoSは、顧客設備の稼働データをAIで分析し、異常や性能劣化の兆候を早期に把握します。これにより、故障発生前の保守提案や駆け付け対応が可能となり、顧客設備の安定稼働を支援します。

製品販売に加え、予兆保全サービスの付加価値を付与した遠隔監視サービスや、保守契約などの継続的なサービスビジネスを展開できるようになり、競合との差別化や収益機会の拡大に貢献します。

具体的なサービス提供イメージとしては、顧客設備から収集した稼働データを一元管理し、@DeAnoSで異常予兆検知を行うことで、故障や性能劣化の兆候を早期に把握できます。

これにより、設備販売後も継続的な状態監視サービスや予兆保全サービスを提供できるようになり、お客様への価値向上と新たなサービス収益の創出を支援します。

期待できる効果

• 設備販売後の継続的な監視・保守サービスを提供

• 予兆保全サービスによる競合製品との差別化

• 顧客設備の状態をリモートで把握

• 故障発生前の点検提案・駆け付け保守を実現

• 保守契約やサブスクリプションサービスによる継続収益化

• 顧客満足度・サービス品質の向上

設備・機器メーカーが顧客設備の稼働データを活用し、@DeAnoSによる異常予兆検知結果に基づいて保守提案や駆け付け対応を実施できます。

これにより、設備販売後も継続的な価値提供を行うことができ、設備監視サービスや予兆保全サービスの提供、保守契約・サブスクリプション型サービスなど新たな収益モデルの構築を支援します。