提供内容
センサー・デバイス連携
PLC、MQTT、BLE、産業用プロトコルからのデータ取り込み。
エッジ推論
クラウド往復が遅い場面ではゲートウェイ上で軽量モデルを実行。
ストリーム処理
大量テレメトリの集約・ウィンドウ処理・エンリッチメント。
デジタルツイン表示
資産状態、閾値、履歴をオペレーター向けに可視化。
進め方
- 01発見
- 試作
- 導入
- 改善(カイゼン)
概要
デバイス、ゲートウェイ、クラウドを接続し、テレメトリを異常検知・故障予測・アクション実行につなげます。工場からフリート運用まで、エンドツーエンドのIoT+AIを構築します。
提供内容
センサー・デバイス連携
エッジ推論
ストリーム処理
01 · スコープ
つくるもの、残すもの
デバイス、ゲートウェイ、クラウドを接続し、テレメトリを異常検知・故障予測・アクション実行につなげます。工場からフリート運用まで、エンドツーエンドのIoT+AIを構築します。
引き渡すもの
- デバイスからモデル、アクションまでのライブ経路。
- 遅延条件に合わせたエッジまたはクラウド推論。
- 閾値・健全性・履歴のオペレーター画面。
- 既存保全ツールへの作業指示フック。
主な技術
- 接続
- エッジ
- クラウド
02 · システム全体像
仕組みのつながり
現行業務から、チームが運用できるワークフローまでの道筋です。
01
計測設計
サイト/フリートごとにセンサー、サンプリング、接続を定義。
02
データパイプライン
安全な取り込み、正規化、時系列ストレージ。
03
知能適用
検知モデルと運用閾値に沿ったアラートルール。
04
自動応答
条件成立時に作業指示、通知、制御信号をトリガー。
03 · 効果
取り除く課題
現状の課題
設備はつながっていてもテレメトリが判断にならず、現場巡回で異常を見つけています。
導入する解決
センサー、エッジ推論、クラウド分析で検知・予測し、既存システムへアクションを返します。
目指す変化
検知
巡回で発見ストリームから合図
対応
事後の手動チケット起動される作業指示
遅延
夜間バッチ現場または準リアルタイム
04 · 活用シーン
このソリューションが効く場面
スマート製造
品質ドリフト、振動、エネルギー異常の監視。
05 · 進め方
導入の方法
発見から改善までの4段階。週数のテンプレートではありません。
- 01
発見
課題とデータの現状を整理します。
- 02
試作
小規模なPoCで効果を検証します。
- 03
導入
既存システムに組み込み、本番運用へ。
- 04
改善(カイゼン)
運用データを見ながら継続的に改善します。
06 · よくある質問
このソリューションについて
用途がまだはっきりしていません。どこから始めますか？
短いディスカバリーで、課題・関係システム・パイロットか本構築かを整理します。
既存のツールに載りますか？
はい。既に使っているERP、CRM、社内アプリへ統合します。切り離されたデモではなく、チームが使い続けるワークフローが目的です。
日本語と英語で対応できますか？
はい。コンサルティング、日常のやり取り、引き渡しまで日英で対応します。
終了後、何を受け取れますか？
本番ワークフロー、連携ポイント、日常使う運用ビュー、ドキュメント、そして導入後の改善パスです。