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産業機械などの機械設備を製造し販売・保守されるお客様が、出荷先のエンドユーザーでの稼働状況を自動的に収集する、運用・保守業務のサービスプラットフォームを提供します。

製造業では、製品そのものの差別化が難しくなっており、モノだけでなく、そこにサービスを付加価値として加えることで差別化を行い、今後の成長機会を創出する「製造業のサービス化」が注目されています。

特に、新たな付加価値を生み出す源泉として、バリューチェーンの下流である保守サービス(点検、修理等の保守・保全活動)に着目すると、これまで故障してから部品を交換・修理・更新していた「事後保全」から、故障する前に一定の時間や使用回数・状態等を目安に部品を交換・修理・更新する「予防保全」や、更には製品の稼働状態を常時監視して故障の兆候を検知した段階でアラートを発行し、適切な対処を促す「予知保全」に移行することにより、保守サービスのサービスレベルを向上させることができます。

三菱電機インフォメーションシステムズでは、機械設備メーカーのお客様と一緒に保守サービスにIoTを活用した実績をもとに、事業モデルのテンプレート化を行い、「運用・保守」を対象としたサービスプラットフォームを提供します。

保守サービスで次のような課題をお持ちではないでしょうか?

導入後のメリット

エンドユーザーの顧客満足度向上

現場での機械設備の使用状況や故障・エラーの発生傾向などを把握することができ、これらを分析することにより機械設備の改良に向けたフィードバックが図れます。継続的な品質向上や性能アップを行うことにより、エンドユーザーへの提供価値を高めることができ、顧客満足度を向上させます。

IoT活用による保守サービスの効率化

機械設備にセンサーを取付けることで、稼働状況をリアルタイムで自動的に収集します。また工作機械やロボットが接続されたPLCからの稼働状況も取り込むことができます。遠隔地にある機械設備や、高所・暗渠など人手では確認が難しい環境でも、無人で稼働状況を把握できるため、保守業務を効率化し保守要員の人出不足に対応します。

突発的な故障の防止

日々の機械設備の稼働データを自動収集して蓄積し分析を行うことにより、消耗部品の交換など機械設備の更新時期を予測し、機械設備が停止する前に保守提案を実施できます。予測に基づいた計画的な機械設備の更新を実施することで、突発的な故障を防止し、機械設備の安定稼働が図れます。

提供サービス

保守ビジネスモデルの検討支援や概念実証などの導入支援サービス、保守サービスにより蓄積された稼働データの活用などによって、保守サービスのデジタルトランスフォーメーション(DX)を幅広くサポートします。

保守ビジネスモデル検討支援

お客様視点に立ったニーズの掘り起こしを行う「デザインアプローチ」手法により、将来あるべき保守業務のビジネスモデルを、お客様と一緒に検討いたします。ビジネスモデルを設計し、新たなアフターサービスを創出することで、お客様のビジネス拡大に貢献いたします。

概念実証

お客様が製造される機械設備の保守サービスへのIoT適用に向けた概念実証「PoC(Proof of Concept)」を行い、本格導入前に効果の検証を行います。実証環境での効果確認の判断を経て、本番環境を構築することで、無駄な投資を抑制することができます。

異常判別の分析モデル作成と予知保全への適用

蓄積した稼働データをもとに「機械学習」を実行し、お客様の機械設備の特性に応じた、異常を判別する分析モデルを作成します。分析モデルをもとに、機械設備をリアルタイムで状態監視し、異常状態を自動で判別することで、予知保全を実現します。

ものづくりの全領域に向けたデジタライゼーション提案

出荷した製品の稼働データを、製品改善や新たな製品企画にフィードバックすることで、品質改善や製品力強化などを図ります。製品の企画・開発・設計から販売・保守をつなぐ「水平統合」に加え、ERPを中心とし経営と現場をつなぐ「垂直統合」をクロスオーバーさせることで、ものづくりの全領域におけるサービスプラットフォームを提供します。

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