突然の停止が納期を押し下げる
異音や温度上昇に気づいた時には、交換部品の手配と人員調整が始まります。
- 生産計画を組み直す時間が増える
- 保全担当者の判断が属人化する
- 不良の原因工程を追いにくい
製造現場の稼働データ解析
止まる前に直す、予知保全AIが製造現場を変える
機械が止まるまでは問題ない、という管理から切り替えます。ファミリー インテリジェンス合同会社は、既存のロボットと工作機械から温度・振動・電流波形を集め、故障の兆しを計画的な保全へ変えます。
計画外停止を、先回りで減らす
後付けセンサーと既存ログを使い、設備ごとの異常度を見える化
90%溶接トーチ交換時期の予測精度
80%北見市の電子部品工場で削減した停止時間
0.1%溶接不良率の改善後実績
導入前後の変化
設備の状態を、経験だけに任せない
中小製造業の現場で使える粒度に絞り、既存設備を止めずに始めます。大規模な入れ替えは前提にしません。
兆候をつかみ、止める日を選べる
設備ごとの正常値から外れた変化を検知し、部品交換と生産計画を先に調整します。
- 異常度を設備単位で確認できる
- 保全を計画停止日に合わせられる
- 北見市製造DXロードマップへつなげられる
予知保全AIの仕組み
センサーから保全指示まで、現場の流れに沿って動く
温度・振動・電流波形を同時に読み込み、正常時のベースラインと比べて微細な変化を検出します。通知はメールとチャットに送れます。
データを集める
既存の稼働ログに後付けセンサーを加え、設備ごとの状態を記録します。
正常値を学ぶ
負荷や運転条件を含めて、設備ごとの平常時パターンをAIが学習します。
異常度を判定する
振動や電流の小さな変化を重ねて分析し、故障につながる兆候を数値化します。
対応を知らせる
担当者へアラートを送り、必要な部品と対応時期を保全計画へ反映します。
導入事例
溶接条件を数値で整え、不良の揺れを抑える
熟練者の感覚を置き換えるのではなく、判断材料を残します。担当者が変わっても条件を再現できます。
金属加工B社の溶接ロボット
電流・電圧・ワイヤ送給速度をリアルタイムで計測し、素材と継手に合うパラメータをAIが推奨しました。ロボットプログラムの修正時間も短くなり、現場の確認作業が軽くなっています。
- 熟練者の勘に頼っていた溶接条件を記録
- 推奨値を確認して作業標準へ反映
- 北見市製造DXロードマップの指標として継続確認
1.2%
→ 0.1%溶接不良率
→ 0.1%溶接不良率
180万円年間材料費削減
70%プログラム修正時間短縮
品質検査
組立ラインの不良検知AI
完成品だけでなく工程途中も確認し、不良が流出する前に原因工程を絞り込みます。
外観と寸法を自動確認
AIカメラで傷、欠け、組付け位置を読み取り、検査結果を製品単位で残します。
工程内で流出を止める
組立途中の検査を挟み、完成後まで進んでから不良に気づく時間を減らします。
原因工程を特定する
発生時刻、設備条件、作業工程を照合し、不良の発生傾向を担当者へ示します。
検査結果を改善へ使う
検査時間と人的ミスを抑えながら、再発防止に使える記録を蓄積します。
生産計画
工作機械連携生産計画AIで、段取りと納期を同時に見る
NC工作機械の稼働状況、段取り替え、納期をひとつの画面で確認します。故障時は代替設備を含む計画へ組み替えます。
設備 / 時間
8:00
10:00
13:00
15:00
ＮＣ旋盤 01
マシニング 02
ロボット 03
稼働状況を統合
複数台の設備を同じ基準で見て、空き時間と停止理由を把握します。
投入順を組み替え
段取り替えの時間を計算し、納期と設備負荷を見ながら順番を提案します。
故障時も代替計画
予定設備が止まった時、対応可能な設備へジョブを移す案を作成します。
進捗を共有
ダッシュボードで進捗と納期見込みを確認し、回答を早めます。
地域に合わせた導入計画
北見市製造業向けDXロードマップ
同規模・同業種の道内企業と比べ、自社の稼働率や不良率を確認します。設備投資を三年計画に分けて判断できます。
ベンチマークレポート
ロボット導入状況、稼働率、不良率を比較し、優先して見る設備を明確にします。
見える化から開始
稼働ログと品質データを集め、停止理由と不良の傾向を現場で共有します。
予知保全へ拡張
設備ごとの異常度を保全計画へつなぎ、部品交換のタイミングを整えます。
投資と補助制度を整理
導入効果と投資時期を並べ、補助制度の申請スケジュールも計画に組み込みます。
次の停止を、計画に変える
まずは稼働ログの状態を確認してください
ロボットや工作機械の稼働ログをお預かりし、異常傾向と導入効果の見込みを整理します。お問い合わせ時に「データ診断希望」とお伝えください。