工場/倉庫

設備故障のリスクに備えることで、
事業機会の損失を未然に防ぎます。

空調・冷熱設備は、「生産ラインの安定稼働」「製造品質の維持」「作業環境の確保」など、工場や倉庫の運営に欠かせない重要なインフラです。「exiida遠隔監視・予兆診断」は、空調・冷熱設備の状態を常時モニタリングし、異常の兆候を早期に発見することで、故障リスクの低減と計画的なメンテナンスを実現します。また、空調・冷熱設備の保守・保全の省力化・コスト削減にも貢献します。

テーマ

空調・冷熱設備の故障に
ともなう事業損失

空調・冷熱設備に重大な故障が発生すると、「生産ラインの長期停止」や「製品品質の劣化」などの問題を引き起こし、事業全体に大きな影響を及ぼす恐れがあります。そのため、工場・倉庫における空調・冷熱設備の管理においては、故障リスクの低減が極めて重要な課題となっています。

設備管理担当者さまの声

生産計画や目標達成への影響を考慮。

過去に冷熱設備の故障により、生産ラインの長期停止が発生。それ以来、生産計画や目標達成の安定性を確保するうえで、空調・冷熱設備の故障リスクの低減は重要な課題になっています。

部品メーカーは納期厳守。

部品メーカーにとって、お客様に迷惑がかかる生産ライン停止はあってはならない事故。代替ラインがない場合は大規模な損害を被ることになりかねないため、空調・冷熱設備の保全にも細心の注意を払っています。

水産加工品工場の品質・衛生管理の要。

水産加工工場における冷熱設備は、生産の中核を担う非常に重要なインフラです。これらの設備が停止してしまうと、冷凍・冷蔵食品を廃棄しなければならなかったり、計画通り生産できずお客さまからの信用失墜に繋がるため、適切な運用・保守が求められます。

深夜の故障・トラブルへの対応。

長時間フル稼働の工場では空調・冷熱設備も常時稼働しているため、設備故障のリスクヘッジは重要な課題です。特に深夜や休祝日にトラブルや故障が発生した場合に備え、迅速な対応を可能とする体制の整備が求められます。

Solution 1

「exiida遠隔監視・予兆診断」が空調・冷熱設備の故障リスクを低減。
工場、倉庫の機能を維持し、事業の機会損失を抑制します。

※予兆診断は冷凍サイクルに起因するものに限ります。

❶冷熱・空調設備の故障の兆しを検知

予兆診断では設備の稼働状況を監視する一方、蓄積したデータから故障につながる兆候を検知。状態基準による予防保全を実施することで重故障化や機器故障に起因する事業機会の損失を抑制することが期待されます。

❷24時間365日、遠隔監視。
トラブル発生時は即連絡

空調・冷熱設備の運転状態を24時間365日監視。故障発生時はすぐに、お客さまと保守メンテ会社様にアラームで通知。発生系統や故障内容も共有でき、迅速な修理対応が可能になります。

ピックアップ機能

運転データで冷凍サイクルの故障を検知。

正常運転時のデータを一定期間学習し、構築された学習モデルと現在の運転データを比較することで、冷凍サイクルに関連する故障の兆候を検出します。

「exiida予兆診断」の詳細はこちら

稼働音でスクリュー圧縮機の故障を検知。

圧縮機稼働音と電流値を機械学習し、機器固有の学習モデルを構築。収集した稼働音データと学習モデルの差異を監視することで圧縮機軸受部の摩耗損傷の有無を検知します。

「exiida稼働音診断」の詳細はこちら

テーマ

設備保全の省力化・
人手不足対策

技術者の高齢化と人手不足が深刻化しているなか、IoTやAI技術の導入による人手に頼らない効率的な保全体制の構築が求められています。また、労働力コスト・移動費・定期点検費用が年々上昇。保全にかかる「ムダな作業」や「過剰な点検」を減らす必要性も高まっています。

設備管理担当者さまの声

遠隔拠点の空調・冷熱設備の管理・保全を省力化したい。

遠隔地にある拠点の設備管理は、点検作業や緊急対応のたびに技術者を派遣する必要があり、移動時間・コストがかかる上、迅速な対応が難しいという問題があります。

DXの一環として空調・冷熱設備もAI技術を導入したい。

全社的にDXに取り組んでいます。空調・冷熱設備にも「IoTによる運転データの活用」や「AIを活用した保全」について設備管理担当として検討しています。

設備管理の人員確保は今後ますます難しくなるから。

年々、工場全体の人手の確保が難しくなってきています。空調や冷熱設備の管理・保全に必要なスキルを持った人員の確保も困難な状況です。そのため、将来を見据えて、今のうちから人手不足対策に取り組む必要があると考えています。

定期点検や部品交換を適正化し、保全コストを抑えたい。

設備管理担当として、空調・冷熱設備の運用・保全のコスト削減に取り組んでいます。電気料金の削減に加え、点検や部品交換の頻度を適正化し、過剰な保全作業を抑えることで、トータルの保全コスト削減を図れないか検討しています。

Solution 2

「exiida遠隔監視・予兆診断」が設備管理業務を効率化し、無駄なコストも低減します。

❶AI活用で無駄な作業やコストを削減

収集したデータをAIで解析し、故障の予兆を検出。適切なタイミングで保全を行うことで、無駄な作業やコストを削減します。

❷遠隔施設の空調・冷熱設備を一元管理

IoT技術で広い敷地内に点在する設備や遠く離れた施設にある設備を遠隔から操作できます。全国の拠点にある設備を本社や本部で一元管理することも可能です。

❸「時間基準」から「状態基準」へ

「exiida予兆診断」の結果に基づく「状態基準」で、回数を減らしつつも適切なメンテナンスを実現。また、圧縮機など部品交換サイクルも「時間基準」から「状態基準」に変更することで、ライフサイクルコストの低減をサポートします。

➍工場・倉庫のDX^※1推進をバックアップ

DX^※1の一環として空調IoTを活用する意義は、空調設備のスマート化に加え、業務効率化、コスト削減、環境配慮、さらには快適性・安全性の向上につながります。

※1：デジタルトランスフォーメーション（Digital Transformation）の略。多様なデジタル技術を活用し、業務プロセスの効率化にとどまらず、既存の枠組みを根底から刷新するようなイノベーションをもたらすものと一般的に定義されています。

ピックアップ機能

運転データを見える化。PC、スマホでどこでもチェック。

出張時や在宅勤務など設備から遠く離れた場所からでも、Web端末で運転データの確認が可能。設置場所まで移動して確認する手間を減らすことができます。

テーマ

フロン排出抑制法への対応

「3か月に1回以上の簡易点検（目視点検）」「1年または3年に1回、定期点検」「点検・整備記録簿の作成と保存」など、フロン排出抑制法の施行によって、空調・冷熱設備の保守保全に関わる手間や業務負担が増大しています。法令遵守のためにフロン排出抑制法への対応は、工場や倉庫の空調・冷熱設備の保守保全において必須の業務となっています。