設備保全・点検の
DX・AI活用事例

設備の異常や故障の前ぶれを早くつかみ、止まる時間を減らしている事例です。

掲載15件国内7件海外8件

掲載しているのは各社が公表した他社の事例で、弊社の導入実績や提携ではありません。数字は各社の公表値で、ツールの提供会社による発表を含みます。同じ成果を保証するものではありません。

15件

  • 設備の状態を先につかむ4件

  • 保守時期の予測精度80%

    店舗用冷蔵設備のメーカーが、故障前に保守を通知

    Arnegイタリア・製造

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  • 保守の出動最大40%減

    エレベーターメーカーで、センサーデータから故障の兆しを検知

    KONEフィンランド・製造

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  • 送電の再開想定3週間→5日

    配電会社が洪水時の影響を、設備の立体モデルで予測

    SA Power Networksオーストラリア・エネルギー

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  • 遠隔サービスの登録2時間→5分

    超音波装置を病院の外から保守できる仕組みを構築

    Siemens Healthineersドイツ・製造

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  • 故障の原因をAIに聞く3件

  • 故障診断10秒以内・精度90%以上試行の数字

    工場の保全担当が、点検中にタブレットでAIに質問

    ダイキン工業日本・製造

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  • 故障診断の時間60〜70%減

    蓄電設備の保守で、機器データと過去履歴をAIが照合

    Sigenergy中国・エネルギー

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  • 停止理由を同僚に聞かず即調査試行段階

    製造ラインの作業者が、設備や生産データをAIに質問

    Schaefflerドイツ・製造

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  • 点検の手間を機械で減らす4件

  • 遮水壁の点検コスト約40%減

    ダムの壁面をドローンで撮影し、AIで損傷を確認

    九州電力日本・エネルギー

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  • 夜間の検査作業約2割減

    新幹線トンネルのひび割れを、画像からAIが抽出

    JR東日本日本・物流・交通

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  • 変電所の巡視時間50%以上減試行の数字

    配電設備の異常を、画像と音のAIで診断

    東京電力パワーグリッド日本・エネルギー

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  • 設備の点検記録1定点→24時間連続

    めっき工場が装置にセンサーを付け、確認アプリを内製

    日本メッキ工業日本・製造

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  • 周辺の事例4件

  • モデル工場の生産性が倍増

    自動車部品メーカーが新工場で、電子日報と設備データを活用

    三井屋工業日本・製造

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  • 複雑な修理見積8〜48時間→30分

    法人向け車両サービスで、社内担当者の作業をAIが支援

    Cox Automotiveアメリカ・その他サービス

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  • 断紙50%減

    製紙工場の抄紙ラインで、AIが作業者へ事前に警告

    製紙工場(匿名)海外・製造

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  • 資機材管理1回約2時間→30分試行の数字

    工事現場をドローンで空撮し、AIが名称と位置を推定

    鹿島日本・建設・不動産

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