プロジェクト背景
クライアントは中国国内トップ10の物流企業で、全国に50以上の仕分けセンターを保有し、設備資産は10億元を超えます。従来の事後メンテナンス方式では設備故障が頻発し、年間の設備停止による損失は2000万元以上に上っていました。
主な課題
故障の予測不可能：設備故障が突発的に発生し、予兆警告の仕組みが欠如過剰保守：設備の実際の状態に関わらず固定周期で保守を実施し、人件費・資材の無駄が発生データの未活用：PLC/SCADAシステム内の設備データが有効活用されていない修理効率の低さ：故障発生後に人手で原因を特定し、平均修理時間は4時間ソリューション
クライアント向けにエンドツーエンドのIoT+AI予知保全システムを構築しました：
1. IoTデータ収集層
重要設備（コンベヤーモーター、ソーター、リフター）に振動・温度・電流センサーを設置Modbus、OPC-UA、MQTTのマルチプロトコル接続に対応エッジゲートウェイでデータ前処理と特徴抽出を行い、クラウド転送コストを削減2. AI予測エンジン
LSTM+Transformerベースの時系列異常検知モデル7日前に設備故障を予測、正解率92%故障タイプを自動識別（ベアリング摩耗、アンバランス、ミスアライメントなど）推奨メンテナンス時期と優先度を提示3. 可視化運用ダッシュボード
全設備の健全性ステータスをリアルタイム表示（緑/黄/赤の3段階）故障予測タイムラインで運用チームの事前シフト計画を支援保守記録を自動アーカイブし、設備ライフサイクル台帳を形成4. 自動チケットシステム
AIが異常を検知すると自動で保守チケットを生成故障タイプに応じて最適な修理エンジニアを自動アサインスペアパーツ在庫を自動チェックし、不足時には購買申請を自動発行効果データ
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 改善 |
|---|
| 故障停止率 | 12% | 1.5% | 87.5% |
| 年間保守コスト | 800万元 | 440万元 | -45% |
| 平均修理時間 | 4時間 | 1.5時間 | 62.5% |
| スペアパーツ在庫回転日数 | 90日 | 45日 | 50% |
| 計画外停止回数 | 36回/年 | 5回/年 | 86% |
技術スタック
IoT：Modbus/OPC-UA/MQTTプロトコル、エッジゲートウェイ（ARM Linux）AI/ML：Python, PyTorch, LSTM, Transformerバックエンド：Go, InfluxDB（時系列データベース）, PostgreSQLフロントエンド：React, ECharts（可視化ダッシュボード）デプロイ：Docker, Kubernetes, ハイブリッドクラウド
