AIとデータで挑む設備保全、日刊工業新聞社が7月に無料ウェビナー開催

発表内容のポイント

• 三重大学の陳山特任教授による、スマート設備診断の研究動向と実用化に関する基調講演
• アイシン産業や設備保全総合研究所、Tebikiによる保全業務のデータ活用・システム事例
• 経験や勘に依存した属人的な保全から、予防・予測型保全へ転換するためのアプローチ

発表の背景

製造業の設備保全現場では、人手不足や熟練技術者の減少により、安定した設備運用の維持が大きな課題となっています。これまで現場の経験や勘に頼ってきた保全業務は、技術継承の難しさや対応の属人化を招き、従来のやり方では限界を迎えつつあります。こうした状況を打破する手段として、センサー等から取得したデータを分析し、異常検知や故障予兆を把握するAI・データ活用が注目されています。

何が発表されたのか

本ウェビナーは、事後対応型の保全から予防・予測型の保全への転換を目指すプログラム構成となっています。基調講演では、三重大学の陳山鵬特任教授がスマート設備診断の研究動向と実用化の現状・課題を解説します。続くセッションでは、アイシン産業が人材難に対応するデータ活用の設備保全を、設備保全総合研究所がAIを活用した設備保全クラウド「EMLink」を紹介。さらにTebikiが、ベテラン頼みから脱却した工場における現場データの使い方を解説します。

製造業・生産管理への見方

生産管理や製造現場において、設備の突発停止を防ぐ保全業務の高度化は、生産ラインの稼働率に直結する極めて重要なテーマです。本ウェビナーは、属人化しやすい保全技術の継承問題に対し、デジタル技術をどう適用すべきかという実務的なヒントを提供します。特に、現場で取得可能なセンサーデータや設備データをどのように可視化し、異常検知や故障予測に結びつけるかという具体例は、製造業DXを推進する担当者にとって直接的な参考になる内容です。

現場で確認したいポイント

• 自社の設備保全業務において、ベテラン技術者の経験や勘に依存している割合はどの程度か
• 既存の設備やセンサーから、保全に活用できるデータが十分に取得・蓄積されているか
• 事後保全から予防・予測保全へ移行するために必要なシステムやツールの導入障壁は何か

確認しておきたい点

ウェビナーの参加には事前申し込みが必要ですが、定員や申込締切日についての詳細は原文に記載がないため、事前に申込ページで確認する必要があります。

関連リンク

• 発表企業サイト：日刊工業新聞社の公式サイトです。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報