設備の停止や予期しない故障、保全業務の属人化、点在する設備データ。GBSは、IoTを導入すること自体を目的にせず、設備データを保全業務や設計改善につなげる仕組みづくりを支援します。現状整理からPoC、システム構築、運用定着まで、業務とシステムの両面から段階的に進めます。
まずは、自社の設備やデータをどのように活用できるか整理するところからご相談いただけます。
このような課題はありませんか？
突発的な設備停止を減らしたい
計画外の停止による生産ロスや復旧対応の負荷を抑えるため、設備の状態を継続的に把握し、異常の兆候に早く気付ける仕組みを整えたい。
保全業務が経験者に依存している
設備の状態判断や点検・交換のタイミングが担当者の経験に依存しており、判断根拠や対応履歴を組織で共有できる状態にしたい。
設備データが分散している
センサーデータ、保全履歴、部品情報、設計文書などが異なるシステムやファイルに分かれ、横断的に確認しにくい。
見える化の先が手作業のまま
設備の状態を可視化できても、通知、保全依頼、対応記録、関係部門への共有が手作業のままで、業務改善につながっていない。
現場の情報を設計改善へ戻したい
稼働中の設備で発生した問題や保全履歴を設計部門へ共有し、次の製品や設備の改善に生かしたい。
設備や製品を長く活用したい
稼働状況と保全履歴を把握し、適切な修理や部品交換の判断、設備の長寿命化、資源の有効活用につなげたい。
売り切り型の事業から次の収益源をつくりたい
製品を納品した後の顧客接点が少なく、保守、点検、遠隔監視などを継続的なサービスとして提供する仕組みを検討したい。
納品後の設備状況を把握できていない
顧客先で設備がどのように使われ、どのような問題が発生しているかを把握できず、保全提案や製品改善の機会を逃している。
設備保全の考え方を、段階的に見直す
設備保全には、故障後に対応する事後保全、一定の周期で点検や交換を行う予防保全、設備の状態を見ながら対応時期を判断する状態基準保全や予知保全があります。すべての設備に同じ方法を適用するのではなく、停止時の影響、取得できるデータ、保全コストなどを踏まえて使い分けることが重要です。
事後保全
故障や異常が発生した後に修理や交換を行います。停止の影響が小さい設備には適する場合がありますが、重要設備では生産計画や顧客対応への影響が大きくなることがあります。
予防保全
時間や稼働時間を基準に、定期的な点検や部品交換を行います。突発故障を抑えやすい一方、設備の状態にかかわらず作業を行うため、交換時期や点検頻度の見直しが必要になる場合があります。
状態基準保全・予知保全
温度、振動、圧力、稼働時間などのデータと保全履歴を活用し、設備の状態に応じて点検や修理の時期を判断します。実現方法は、しきい値による判定、傾向分析、AIによる分析など、対象設備と利用できるデータによって異なります。
予知保全は、センサーを設置すれば直ちに実現するものではありません。
対象設備の選定、データの取得と蓄積、判定方法の設計、通知後の業務フロー、運用結果を踏まえた継続的な改善が必要です。GBSは、優先度の高い設備や業務から段階的に検証する進め方をご提案します。
IoTデータを、実際の業務につなげる
設備データを収集してグラフに表示するだけでは、業務は変わりません。GBSは、データ取得から通知、保全対応、履歴管理、設計改善までを一つの流れとして整理します。
1. 設備状態を把握する
設備やセンサーから取得できるデータを確認し、温度、振動、圧力、稼働時間など、目的に必要な情報を収集します。
2. 変化や異常を検知する
しきい値や傾向分析など、対象設備に適した方法で変化を捉え、必要な担当者へ通知します。
3. 保全業務へつなぐ
通知後の確認、保全依頼、担当者の割り当て、部品確認など、実際の業務プロセスと連携させます。
4. 対応履歴を蓄積する
異常の内容、実施した作業、交換部品、結果を記録し、次の判断に利用できる情報として整えます。
5. 継続的に改善する
検知条件や業務フローを見直し、対象設備や拠点を段階的に広げます。
6. 設計・サービスへ生かす
蓄積した稼働情報や保全履歴を、設計改善、品質向上、アフターサービスの検討に活用します。
IoTデータを、新しいサービスと継続的な顧客接点へ
設備メーカーにとって、IoTは保全業務を効率化するためだけの仕組みではありません。納品後の設備状態を継続的に把握できるようになることで、遠隔監視、点検支援、部品交換提案、稼働レポートなどを新しいサービスとして提供できる可能性があります。
設備データで支える、サーキュラーエコノミー
設備や製品を長く使い、部品や資源を有効に活用するためには、使用中の状態や保全履歴を継続的に把握することが重要です。IoTデータを活用することで、修理、部品交換、再利用、再製造などを検討するための情報を整えられます。
設備や部品の状態が分からないことによる課題
故障後に初めて劣化へ気付く
設備や部品の状態を継続的に把握できていないと、故障してから交換や修理を行うことになり、再利用できた部品まで廃棄してしまう可能性があります。
交換時期を適切に判断できない
設備の状態にかかわらず一定周期で交換すると、まだ利用できる部品を早い段階で交換してしまうことがあります。
使用済み設備の履歴が残っていない
稼働時間、使用環境、保全内容、部品交換の履歴が確認できないと、再利用や再製造が可能かを判断しにくくなります。
現場の情報が設計へ戻らない
実際の使用環境で発生した劣化や故障の情報が設計部門へ共有されず、耐久性や保守性の改善に生かされていないことがあります。
IoTデータを活用して目指せること
- 設備状態に応じた保全：温度、振動、稼働時間などの変化を把握し、点検や部品交換の時期を検討します。
- 過剰交換や早期廃棄の抑制：一律の交換周期だけでなく、設備や部品の状態を確認して対応を判断します。
- 再利用・再製造の判断材料：稼働履歴、使用環境、保全履歴を蓄積し、使用済み設備や部品を再利用できるか検討するための情報として活用します。
- 設計改善へのフィードバック：現場で発生した劣化や故障の傾向を設計部門へ共有し、製品寿命、修理のしやすさ、部品交換方法の改善につなげます。
- ライフサイクル全体での情報活用：設計、製造、利用、保全、回収、再利用まで、製品や設備に関する情報を継続的に管理します。
設備データをサーキュラーエコノミーへつなげる
サーキュラーエコノミーの実現には、設備データの収集だけでなく、保全、回収、再利用、再製造などの業務プロセスをつなぐことが必要です。
GBSは、IoTデータ、製品情報、保全履歴などを活用し、設備や製品をより長く有効に活用するための情報基盤と業務プロセスの整備を支援します。
さらにAIエージェントを活用する場合には、PLMのBOM・設計変更・製品情報と、IoT・デジタルツインの稼働データ・保全履歴を関連付け、AIが参照できる正本、履歴、関係性、権限を整理しておくことが重要です。
資源循環を新しいサービスへ
設備状態や保全履歴を継続的に管理することで、修理、部品交換、再生品の提供、回収後の再利用などをアフターサービスとして展開できる可能性も広がります。設備の長寿命化と資源の有効活用は、顧客との継続的な関係や新しいサービスモデルを検討するうえでも重要なテーマです。
売り切り型から継続サービス型へ
製品の販売後も設備の状態や利用状況を把握し、保守、点検、改善提案などを継続的に提供する顧客関係へ移行します。
保守契約の高度化
一律の定期点検だけでなく、設備の状態や稼働実績を踏まえた点検・交換の提案につなげます。
遠隔監視サービス
設備の状態を遠隔で確認し、異常兆候の通知、稼働状況のレポート、問い合わせ対応などをサービスとして提供します。
利用状況に応じたサービス設計
稼働時間、処理量、利用頻度などのデータを基に、定額型や従量型を含む料金体系を検討できます。
検討できるビジネスモデルの例
- 定額型サービス：遠隔監視、定期レポート、問い合わせ対応などを月額・年額で提供
- 従量型サービス：稼働時間、処理量、利用回数などに応じて料金を設定
- 保全サービス一体型：設備利用と点検・保守・部品交換を組み合わせて提供
- 成果に連動する契約：省エネルギーや稼働改善など、計測可能な成果を契約条件に反映
IoT基盤だけで新しいビジネスモデルが完成するわけではありません。
料金体系、契約条件、サービス範囲、保守体制、会計・請求の仕組み、メーカー側が負担するリスクを含めた検討が必要です。GBSは、設備データを取得・活用する技術基盤と業務プロセスの整理を支援します。
段階的なサービス化
最初から従量課金や成果連動型へ移行するのではなく、遠隔監視と定期レポートから始め、データと運用実績を蓄積しながら、保全提案や料金体系を段階的に拡張する進め方が現実的です。
GBSが支援できること
現状診断と活用テーマの整理
- 対象設備、センサー、取得可能なデータの確認
- 現在の保全業務と課題の整理
- 既存システム、ファイル、データの所在確認
- 停止時の影響や実現性を踏まえた優先順位付け
- PoCで確認すべき項目と評価基準の整理
PoCの企画と実施支援
- 対象設備と対象業務の選定
- データ取得方法と接続方法の検討
- 可視化、判定、通知の試行
- 保全担当者を含む運用方法の検証
- 本番導入に向けた課題と効果の整理
システムと業務プロセスの設計
- 設備、IoT基盤、保全管理、PLM、ERPなどの連携設計
- 異常検知後の通知・確認・承認フローの設計
- データの正本、権限、履歴管理の整理
- 対象設備や拠点を広げるための段階導入計画
運用定着と継続改善
- 利用者向けトレーニング
- 運用ルールやマニュアルの整備
- 検知条件や通知方法の見直し
- 利用状況と業務成果を踏まえた改善
GBSは、製品を導入して終わりではなく、業務で継続的に使える状態を目指します。
業務課題、既存システム、利用できるデータを整理し、無理のない範囲から実証と改善を重ねます。
このような企業・部門に適しています
設備停止の影響が大きい
重要設備の停止が生産計画、品質、納期へ大きく影響する企業や部門。
保全業務を標準化したい
担当者の経験を生かしながら、判断根拠や対応履歴を組織で共有したい保全部門。
多拠点設備の監視・保守を効率化したい
店舗、支店、営業所、工場などに分散した設備の状態を集約し、異常の把握や故障対応、保守業務を効率化したい企業。
既存データを活用したい
すでにセンサーや設備データを保有しているものの、保全や改善業務へ十分に生かせていない企業。
現場と設計をつなぎたい
稼働中の製品や設備から得た情報を、設計変更や次期製品の検討へ戻したい企業。
小さく始めて検証したい
全社展開を前提にせず、対象設備や業務を絞って実現性と運用負荷を確認したい企業。
異常発生後の対応を迅速化したい
設備の異常を把握した後の通知、確認、保全依頼、対応記録などを整理し、故障対応にかかる時間や負荷を減らしたい企業。
本部と各拠点で設備情報を共有したい
拠点ごとに分かれている設備情報や対応履歴を共有し、本部と現場が同じ情報を確認しながら設備管理や保全業務を進めたい企業。
IoTニュース
IoTセミナー動画
Industry 4.0実現のカギとなる「デジタルツイン」とは何か？本場、ドイツの視点から徹底解説（「ショップフロアからスマートプロダクトへ」セミナー動画Part1）
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Industry 4.0とSociety 5.0 本場、ドイツの視点から徹底解説（「ショップフロアからスマートプロダクトへ」セミナー動画Part3）
導入の進め方
1. 課題と対象設備の整理
改善したい業務、停止時の影響、現在取得できるデータを確認し、優先して検証する対象を決めます。
2. 小規模PoC
対象設備や業務を限定し、データ取得、判定、通知、保全業務への連携が現場で機能するかを確認します。
3. 本番導入への段階的な展開
PoCの結果を踏まえ、対象設備、利用部門、連携システムを段階的に拡張します。
4. 運用結果に基づく継続改善
検知精度だけでなく、対応時間、利用者の負荷、履歴の活用状況などを確認し、運用ルールとシステムを継続的に見直します。
実施内容や期間は、設備数、データ取得状況、既存システム、対象業務によって異なります。
デジタルツイン基盤を検討している方へ
設備データを部品構成、保全履歴、設計文書などと関連付け、保全や設計改善の業務へつなげたい場合は、CONTACT Elements for IoTをご覧ください。デジタルツインを中心に、設備の状態と関連情報を一つの文脈で管理するためのプラットフォームです。
AIを活用した設備データ分析・業務支援
設備データや保全履歴が蓄積されると、異常傾向の把握、過去の対応事例の検索、報告内容の整理などにAIを活用できる可能性があります。GBSは、AIだけを追加するのではなく、既存データ、業務プロセス、権限、人による確認を含めて活用方法を設計します。
よくある質問
IoT導入は何から始めればよいですか？
最初に、改善したい業務課題と対象設備を整理します。設備停止、保全負荷、品質、設計改善など、目的によって必要なデータと仕組みが変わるためです。その後、取得可能なデータと既存システムを確認し、対象を絞ったPoCを検討します。
店舗や支店など、複数拠点に分散した設備の故障対応や運用も効率化できますか？
はい。店舗、支店、営業所、工場など複数の拠点に設置された設備からIoTを通じてデータを収集することで、設備の稼働状況や異常を遠隔から把握できます。
異常発生時の通知、保守担当者への情報共有、故障履歴やメンテナンス情報の管理などを組み合わせることで、現地確認の負担を減らし、故障対応の迅速化や設備運用の効率化につなげることができます。
GBSでは、設備をネットワークにつなぐことだけを目的とせず、収集したデータをどのように業務で活用するかまで含めてIoT導入をご支援します。
センサーが導入されていない設備でも相談できますか？
ご相談いただけます。対象設備からどのような情報を取得できるか、既存の制御システムやログを利用できるか、新たなセンサーが必要かを確認し、実現方法を整理します。
小規模なPoCから始められますか？
はい。対象設備、対象業務、利用者を限定し、データ取得、異常判定、通知、運用方法を確認する進め方が可能です。具体的な範囲と期間は、設備構成や検証内容を確認して決定します。
予防保全と予知保全の違いは何ですか？
予防保全は、時間や稼働時間を基準に定期的な点検や交換を行う方法です。予知保全は、設備の状態やデータの傾向を基に、対応が必要になる時期や兆候を判断する方法です。対象設備によっては、両方を組み合わせます。
既存設備や既存システムを活用できますか？
活用可能性は、設備やシステムの仕様、利用できるインターフェース、データ形式によって異なります。現状確認を行い、既存資産を生かせる範囲と、追加対応が必要な範囲を整理します。
AIによる異常検知は必ず実現できますか？
必ず実現できるとは限りません。利用できるデータ量と品質、故障事例、設備の特性によって適切な方法が異なります。まずはしきい値やルールによる判定から始め、必要性と実現性を確認した上でAI分析を検討する場合もあります。
導入後の運用も支援してもらえますか？
運用ルールの整備、利用者向けトレーニング、検知条件や業務フローの見直しなど、導入後の定着と改善についてもご相談いただけます。支援範囲は導入計画の中で整理します。
設備データ活用の進め方をご相談ください
IoTの導入範囲や使用する製品を決める前に、どの設備・業務から始めると効果を確認しやすいかを整理することが重要です。現在の設備、データ、保全業務の状況を伺い、現実的な進め方を検討します。