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IoT事例--「センサデータの分析による故障予測サービス」のシステムとは

IHIとIHI物流産業システム(ILM)、IHIエスキューブ(IS3)は、自動倉庫の保守事業において、作業履歴情報やセンサーデータからなるIoT情報などのビッグデータを活用した保守サービス支援システムを構築し、本格的に稼働した。システムを担当したIBMが明らかにした。

 IHIとIHI物流産業システム(ILM)、IHIエスキューブ(IS3)は、グループで提供している自動倉庫の保守事業に、作業履歴情報やセンサデータを活用した保守サービス支援システムを構築し、本格的な稼働を開始している。

 新システムは保守サービスについて、故障予測や計画点検、遠隔監視などの機能を提供し、顧客企業に対する保守サービスの高度化を実現するという。構築を支援した日本IBMが1月6日、発表した。

 IHIグループでは、社内外の多種多様なビッグデータを解析して各事業部に展開するための「高度情報マネジメント統括本部」を2013年4月に新設。新たな事業機会の創出や製品・サービスの高度化・総合化を目指しており、この流れから自動倉庫事業を推進してきた。

 ILMでは、これまでも自動倉庫内の設備や機材の稼働状態をリアルタイムに監視していた。一方、保守サービスをより高度化するためには、収集したデータを活用するといった、顧客の設備状況や保守要員の作業履歴などを分析、活用し顧客設備の稼働率を高めることが求められていた。

 このニーズに対し日本IBMは、設備や機器などのIoTから得られるビッグデータを解析して故障予測や計画点検のための、設備管理サービスを新システムへ提供。

 具体的には、各種センサからの異常や稼働履歴、PCで管理していた作業員の出動履歴、報告書、保守履歴に加え、IBMのビジネスインテリジェンス(BI)「SPSS」で分析した故障予測などの分析結果、顧客別・自動倉庫機種別のカルテ情報などをIBMの設備管理製品群「Maximo」で一元的に管理し、可視化、分析できるようにした。

 ILMでは、この新システムを使うことで故障対応の質の向上、定期点検の効率化、遠隔監視など保守サービス高度化を実現できるようになるという。

 例えば、故障対応の質の向上については、全国の顧客設備の状況やカルテ情報、保守要員の出動履歴などを全国16カ所のサービスセンターで把握できるようになるため、故障の兆候を検知して事前に対応できるようにしている。また、各部品の故障予測や部品の寿命予測をすることで計画的な部品の在庫管理ができるようになり、緊急調達を減らしコストも削減できる。

 日本IBMは、設備や機器などのIoTから得られるビッグデータを解析してトラブルの予兆を検知し、IBMがグローバルで蓄積してきた知見を生かしながら、品質、サービス、保全領域の最適化を支援していくという。

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