露鉱山、設備保全のデジタル基盤を構築

ニュースのポイント

• 破砕機やコンベア、焙焼炉など約150台の設備を接続し、毎秒最大1万パラメータを処理
• SAP ERPを含む7つのデータソースを統合し、リアルタイムで設備の異常やリスクを検知
• 2026年8月にAIモジュールを起動し、故障予測や最適な運転モードの提案を行う計画

背景

従来、Mikhailovsky GOKの生産現場では、異なる部門や設備ごとの稼働データが個別のシステムに分散して存在していました。この状況は、迅速な状況把握や効率的な保全活動の妨げとなっていました。同社はイベント発生後の対処から、イベントの事前予測へと管理手法を移行させるため、データを一元管理できるデジタルインフラの構築を急いでいました。

何が起きたのか

今回導入されたプラットフォームは、OptimalFlow Groupのソリューションを採用し、わずか6ヶ月で構築されました。第一段階として、主要な破砕・輸送設備や第3焙焼炉など約150台の設備が接続されています。システムは毎秒最大1万件のデータを処理し、主要な生産パラメータを監視して単一のインターフェースに表示します。これにより、現場のスタッフは異常を早期に発見し、意思決定の推奨事項を受け取ることが可能になりました。さらに、システムのアーキテクチャは制限なく拡張できる設計となっています。

製造業・生産管理への見方

本事例は、製造業や資源採掘の現場における「データ統合」が、AIや予知保全を導入するための必須要件であることを示しています。ERPなどの基幹システムと現場の操業データをシームレスに連携させ、リアルタイムで監視できる環境を整えることで、突発的な設備停止を防ぎ、修繕コストの最適化や稼働率の向上が期待できます。段階的な導入アプローチ（まずはデータ統合、次にAIによる予測）は、日本の製造現場におけるDX推進においても非常に参考になるプロセスです。

現場で確認したいポイント

• 自社の工場内で、設備稼働データや保全履歴が部門ごとに分断されていないか
• 既存のERPシステムと、現場のIoTデータや操業データを連携できる基盤があるか
• 将来的な予知保全（AI導入）を見据え、データの収集頻度や精度が十分であるか

確認しておきたい点

本プロジェクトはロシア国内の鉱山で実施されたものであり、使用されているソフトウェアや統合手法が、日本国内のセキュリティ基準や既存システムにそのまま適用できるとは限りません。

出典情報