事例の概要
| 企業 | ニチレイロジグループ |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 物流・その他 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | データ基盤・IIoT |
| 使われた技術 | MODEのAI×IoT基盤「BizStack」によるセンサーデータの収集・可視化 |
| 関連する製品・サービス | BizStack（MODE, Inc.） |
成果
取り組みの内容
冷凍倉庫は温度の逸脱が商品の品質に直結するため、冷凍機や庫内温度を常に監視する必要があります。拠点が全国に分散していると、拠点ごとに異なる監視の仕組みや記録の方法が残り、全体の状況を把握したり、異常に素早く対応したりすることが難しくなります。
ニチレイロジグループは、MODEが提供するAI×IoT基盤「BizStack」を使い、全国の冷凍倉庫のデータをクラウドに集めて、設備の監視を効率化しました。MODEの公式サイトで導入事例として紹介されています。
監視にかかる工数の削減幅や、異常対応の時間の変化といった数値は、公開情報からは確認できません。
多拠点の設備データを一つの基盤に集めると、拠点間で設備の状態を比べられるようになり、異常の兆候を早く捉えたり、保全のノウハウを横に展開したりしやすくなります。工場でも、複数の工場やラインの設備データを同じ形式で集めることが、後からAIで異常検知や予知保全を行うための前提になります。センサーの種類や項目名を拠点間でそろえる作業が、基盤づくりの中心になります。
この事例から読み取れること
- 多拠点の設備データを同じ基盤と形式で集めることは、後からAIで異常検知を行う前提として最初に手を付けるべき仕事だと当サイトは考えます
- 物流の事例だが、温度・設備監視の構成は食品工場や医薬品工場のユーティリティ監視にもそのまま当てはまります
- 成果の数値が公開されていないため、効果の見積もりには使わず、構成と進め方の参考として扱うのが妥当です
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
