予知保全・故障予測システム
IoTセンサーやPLCから収集した設備稼働データをAIで分析し、故障の予兆を事前に検知して計画的な保全を実現するシステム。事後保全（BM）や時間基準保全（TBM）に対して状態基準保全（CBM）を実現し、突発停止の削減とメンテナンスコスト最適化を両立。振動・温度・電流など多様なセンサーデータのマルチモーダル分析や、故障データが無くても正常データのみで学習できるアルゴリズムが主流となりつつある。DX・スマートファクトリー推進の中核ソリューション。
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設備保全工場設備・生産装置の点検・修繕・予防保全を一元管理するシステム。CMMS（Computerized Maintenance Management System）は日常保全、EAM（Enterprise Asset Management）は資産全体のライフサイクル管理を含む。紙の点検表・Excel管理からのDX移行で、故障履歴の蓄積・予備品在庫の適正化・保全計画の自動作成が可能になる。属人化しがちな保全ノウハウの標準化・技能伝承にも貢献し、近年急速にクラウド型SaaSの採用が進んでいる領域。IoTプラットフォーム工場内のPLC・センサー・設備からデータを収集・蓄積・可視化・分析する基盤システム。OPC UAやMTConnectなどの産業用プロトコルに対応し、OT（制御系）とIT（情報系）の橋渡しを担う。可視化ダッシュボード・アラート通知・データ分析基盤を標準提供し、上位の予知保全・品質分析・エネルギー管理アプリの土台となる。Industrie 4.0・スマートファクトリー実現の中核インフラであり、グローバル大手から国内FAベンダーまで激しい主導権争いが展開中。デジタルツイン実在する工場・製造ライン・製品・設備を仮想空間に忠実に再現し、リアルデータと双方向連携させて分析・シミュレーション・予測を行う技術。工場新設前のレイアウト検証、ボトルネック工程の改善シミュレーション、設備のバーチャル試運転、オペレーター訓練などに活用される。3Dビジュアライゼーション・物理シミュレーション・IoTデータ連携の3要素で構成され、製造業DXの最先端領域。投資対効果が見えにくい課題があるため、用途を絞ったスモールスタートが推奨される。