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製造業や機械・設備メーカーでは、自社製品のIoT化が進み、稼働状況やセンサーデータ、点検・保守履歴など、これまで取得できなかった膨大なデータを日々収集できるようになりました。
こうしたデータを活用することで、遠隔監視による迅速な対応や故障予兆の検知、保守品質の向上、さらには新たな保守サービスの創出まで、多くの可能性が広がっています。
一方で、「とりあえずデータは集めたものの」、その先の保守業務やサービス改善へ十分につなげられていない企業も少なくありません。
例えば、「異常値は検知できても、それが故障の兆候なのか判断できない」「稼働データと保守履歴、点検記録などの関連性が見えず、現場で適切な判断ができない」といった課題を抱えているケースもあるのではないでしょうか。
さらに、保守に必要なデータが十分に取得できていないのか、それとも膨大なデータの中から必要な情報を見つけ出せていないのか、課題そのものを把握できていないケースも少なくありません。
こうした課題を解決するためには、IoTデータの収集だけでなく、データの一元管理・分析から保守業務での活用までを一貫して実現できる環境づくりが重要です。
本セミナーでは、自社製品から収集したIoTデータを一元管理・分析し、保守業務やサービス改善へつなげるIoT基盤について解説します。
遠隔監視によるリアルタイムな設備状況の把握、故障予兆につなげるAIを活用したデータ分析、AIが過去の保守履歴・マニュアル・稼働データを横断して原因候補や対応案を提示する保守支援の仕組みなど、IoTデータを価値ある情報へ変換し、保守業務の高度化とサービス品質の向上を実現する具体的な活用方法や導入のポイントを、Toamiの事例を交えながらわかりやすく解説します。
本セミナーでは次の3点を持ち帰っていただけます。
・自社でIoTデータを保守改善へつなげるための考え方
・保守DX実現に必要なデータ基盤の全体像
・生成AIを活用した次世代保守の具体例
・自社製品のIoTデータを保守業務やサービス改善に活用したい方
・遠隔監視や故障予兆保全の実現・高度化を検討している方
・保守業務の効率化や技術継承に生成AIの活用を検討している方
・IoT基盤の導入・刷新を通じて、保守サービスの付加価値向上を目指している方
・製品ライフサイクル全体でサービス事業を強化したい方
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