AI Analytics/IoT Platform

SOLUTION / SERVICE

AIを活用した保全業務高度化ソリューション

Digital Maintenance

Omni Channel

NTTデータでは、高度な分析モデルや先進技術の活用により、保全業務プロセス全体を横断するソリューションを提供しています。
ここで提供されるサービスを活用することによって、お客様の保全業務改革に大きく貢献できると考えます。

保全業務の課題

少子高齢化による労働人口の減少、熟練者の退職が進む一方で、高度経済成長期以降拡張してきた設備は老朽化が進み
従来の属人的な保全業務は量・質ともに維持することが困難になりつつあります。

保全業務を取り巻く環境

保全要員不足

  • 少子高齢化に伴う労働人口の減少
  • 熟練技術者の退職による技術継承課題

設備老朽化の加速

  • 高度成長期に敷設した設備の設備寿命

技術動向

最新技術の成長と拡大

  • データセンシングとAI技術の成長／成熟
  • 各種オープンデータ市場の拡大

AI適用領域のサイロ化

  • 予兆検知／異常診断に特化したAI活用

AI/IoTといった先進テクノロジを保全業務全体へ
的確に適用し、業務の高度化を実現する

Digital Maintenanceの実現

ソリューション構成

点検・診断だけではなく、計画立案や措置実行までの業務プロセスを横断する各種アプリケーションを提供します。
また、保全業務を高度にデジタル化するために、業務領域に散在する多種多様なデータを、一元的に管理活用するための
統合アーキテクチャモデルを実装したIoTプラットフォームを提供します。

【ソリューションの特徴】

  • 豊富な実績を持つデータサイエンティスト人材が提供するデータ分析モデル
  • 業務プロセス全体の革新を支援するビジネスコンサルティング
  • 構造化データに加え、画像・音等の非構造化データを含めたマルチモーダルAI対応
  • OT領域に散在するデータを収集・蓄積・活用するための最適アーキテクチャモデル
   
   

IoTプラットフォーム

保全業務では、多種大量なデータを様々な業務プロセスで活用します。
NTTデータでは、これらのデータを、より高度に統合連携できるプラットフォームを提供します。

取組事例

取組事例①　～AI予測モデルによる保全計画最適化～

【現状業務課題】

  • 点検が行き届かず未点検エリアで故障が発生
  • 業務継続には抜本的な点検計画の効率化必須

【取組概要】

  • 複数指標を用いた故障予測モデル（特許出願中）
  • 推定される故障影響度から優先エリア抽出

取組事例②　～ドローン自律飛行＋画像解析～

【現状業務課題】

  • 検査すべき装置設置個所情報未整備
  • 高所作業は危険性が高く所要時間も長い

【取組概要】

  • 組み込みAIによる自律飛行
  • 設備プロファイリングと異常検知の同時実行

取組事例③　～マルチモーダルAIによる自動点検～

【現状業務課題】

  • 大量施設の巡回コスト負担と人員確保
  • 点検間隔内での故障発生による品質低下満足度低下

【取組概要】

  • 画像と音の統合解析による異常検知
  • 既存監視カメラ活用によるHW投資抑制

お問い合わせ

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関連リンク

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