カジ 旅 vip
生産性向上と設備保全に役立つ
データ活用の効率化・自動化事例集（化学業界9社）
生産性向上と設備保全に役立つカジ 旅 vip事例集
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化学工場・プラントでデータ活用を進める理由
化学業界では、高度な技術と複雑なプロセスが要求される産業です。高品質な製品を安定的に供給するためには、設備の稼働状況を常に最適化し、予期せぬトラブルを未然に防ぐことが不可欠です。
従来の設備保全は、熟練技術者の経験と勘に頼る部分が大きく、人材の育成やノウハウの継承が課題となっています。
しかし、近年ではIoTやAIなどの技術の発展により、膨大なデータを収集・分析することが低コストで実現できるようになりました。
データ利活用を進めることで、設備保全の効率化、高度化、そして生産性の向上になどの効果が期待でき、企業はより安定した操業の実現、安心・安全の強化や競争力を強化することができます。
化学業界のIoT/AI導入目的は「生産性の向上」と「データの活用」
化学業界ではIoTやAIが普及しつつあります。当社が化学工業を対象に実施した調査によると、IoT・AIを導入・活用する目的の上位は「生産性の向上」となりました（図１）。また、58.1%が「データの活用・見える化の推進」を目的として挙げています。
これは、製造プロセスにおける様々なデータを収集・分析し、可視化することで、品質管理の強化や、生産の効率化に繋げようとしていることを示唆しています。
出所：化学工業のIoT/AIの利用・活用に関する調査富士電機 2022
化学業界ではデータ利活用の自動化・効率化が課題に
同調査の今後のデータの利活用に関する設問では、カジ 旅 vip「データ活用技術の向上」「データ収集の効率化・自動化」が上位となりました（図2）。多くの企業がデータの自動化・効率化を目指していることが分かりました。
出所：化学工業のIoT/AIの利用・活用に関する調査富士電機 2022
生産性向上・設備保全に求められるカジ 旅 vip
データ活用した生産性向上・設備保全に利用するためには、データの収集・分析・活用の3ステップを正確に実施する必要があります。さらに、成果を拡大するためにはカジ 旅 vipが求められます。
本事例集ではデータの利活用に課題を抱えていた企業が、カジ 旅 vipを図ることによって、課題解決を実現した9つの成功事例をご紹介いたします。
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データ利用の自動化・効率化によくある課題
設備稼働データを可視化したい
異常原因の解析時間を短縮したい
突発的な設備故障の回避したい
保全・修繕コストを削減したい
課題１
製造工程・設備データを可視化したい
生産工程・設備稼働状況や不良率などのKPIをダッシュボードで可視化。データに基づく意思決定とスムーズなカジ 旅 vip共有を実現。
課題２
異常原因の解析時間を短縮したい
ソフトセンサーで製造工程のリアルタイム分析を可能に。設備運転安定化によりロスコスト削減と廃棄物低減によるCO2排出量削減を実現。
課題３
突発的な設備故障の回避したい
ファン監視による予防保全で故障停止を回避。損失対策の試算効果は年間3000万円～7000万円。
課題４
保全・修繕コストを削減したい
生産設備の保全作業の抽出・計画を自動化、年間の保全計画作成工数を約90%削減。
カジ 旅 vipした9社の導入事例の概要
１．ファン監視による予防保全事例
・ファン監視による予防保全で故障停止を回避。損失対策の試算効果は年間3000万円～7000万円。
２．保全作業の抽出・計画の自動化・設備の状態監視保全
・生産設備の保全作業の抽出・計画を自動化、年間の保全計画作成工数を約90%削減。
３．原材料のリアルタイム把握と生産実績データの集約管理
・生産実績データの一元化を実現し製造管理の業務効率を15%改善。
４．電力・熱の需要予測と自動制御によるエネルギーコストの削減
・電力・熱の需要予測と自動制御を実現し、エネルギーコストを年間で約2100万円削減。
５．工場データの可視化によるカジ 旅 vip共有と意思決定支援
・生産工程・設備稼働状況や不良率などのKPIをダッシュボードで可視化。
６．ソフトセンサ技術による製造工程のリアルタイム分析
・設備運転安定化によりロスコスト削減と廃棄物低減によるCO2排出量削減を実現。
７．AI活用による異常原因分析・品質向上・効率化
・品質異常の早期発見を可能にし、異常原因解析時間を月約20時間削減。
８．複数工場のデータの可視化による作業効率改善
・KPIによる効率比較、差異分析を可能にし、製造管理に関する業務効率が15％改善。
９．AI技術を活用した設備診断システムによる異常兆候検知
・設備運転データを活用し高度な故障予知と異常兆候検知の自動化を実現。
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