← 事例一覧に戻る製造・現場設備の振動・電流データから異常兆候を検知し、突発停止を抑制振動・電流現場重要設備→計測平常時を覚えるシステムセンサー基盤→データ逸脱を察知AI異常検知→アラート前倒しで点検人保全担当業界・規模業界食品加工規模従業員150名規模利用したAI・サービスAWS Lookout for EquipmentChatGPT波形からの異常検知はLookout、過去修理履歴の要約にChatGPTAI導入の概要これまで突発故障のたびに半日ラインが止まっていた充填機1台に対し、市販の振動・電流センサーを後付けして時系列データを取得。AWS Lookout for Equipmentで普段の波形からのズレを監視し、閾値を超えたら保全リーダーへ通知します。過去の修理日報をChatGPTで要約してアラート通知に添えることで、若手でも最初にどこを点検すべきか分かるようにしました。成功ポイント1工場全体ではなく、止まったときの損失が一番大きい1台だけで始めた2アラートが出たときに「誰が・何分以内に・どこを見るか」を先に決めたNEXT STEPこの領域の導入を、御社の業務フローに合わせて設計します現状ヒアリングからPoC・定着・業務委託まで支援できます。この領域で相談する