CASE STUDY

東空販売株式会社

http://www.toku-net.co.jp/

製品のライフサイクルを管理。保守サービスの効率化・コスト低減。

業種

重機・建機アタッチメントの保守メンテナンスメーカ

導入ソリューション

IoTコンサル/AIによる故障予知事例

  • 目的

    建設機械用油圧アタッチメントの稼働監視を実現するため、以下の課題を実現したい。

    • センサデータ分析アルゴリズムを含めたエッジデバイスの開発
    • 高衝撃下に耐えうる実稼働時間を読み取るセンサデバイスの開発
  • 導入効果

    • 製品の稼働状態を見える化することで異常を検知することができ保守サービスの効率化が可能
    • AIによる機械学習で重機・建機アタッチメントの故障予知分析で、稼働率向上
    • エンドユーザ様に対し最適なメンテナンス提供が可能。製品ライフサイクルコストの低減

導入の背景

東空販売様は重機や土木建築機械用の油圧アタッチメントなどの販売・保守メンテナンスを行う会社です。建設現場において、建設機械そのものの稼働時間はわかりますが、油圧ブレーカ等のアタッチメントの稼働時間は不明であるため、製品が壊れるまで使用することが慣例であり、そのため製品故障が施工全体の遅延に直結していました。

そこで、東空販売様では独自で稼働監視の検証を進めていましたが、耐久性の問題がクリアできず実現できていませんでした。今回、当社のコンサルティングにより、建設機械用油圧アタッチメント向けAI故障予知・稼働監視の実現可能性を確認。2017年6月に試作段階が完了し、実稼働テスト段階に入りました。

製品の稼働状況・故障予兆を把握し、稼働率を向上させたい。
そして、製品ライフサイクルコストの低減を実現したい!

コンサルティング前

社内で独自に衝撃センサによる稼働監視検証を試みたが、耐久性の問題がクリアできず、開発を断念していた。

コンサルティング

コンサルティング内容

導入後

導入効果

  • 製品の稼働状態を見える化することで異常を検知することができ保守サービスの効率化が可能
  • AIによる機械学習で重機・建機アタッチメントの故障予知分析で、稼働率向上
  • エンドユーザ様に対し最適なメンテナンス提供が可能。製品ライフサイクルコストの低減
Iot油圧ブレーカーシステム「TO-MS」

この事例への導入ソリューション


IoT導入!2つのはじめ方

  • まずは相談!

    何のデータを取ったらいい?
    センサーはどこに付けるの?
    IoTでこんなことは実現できる?

    まずIoTのプロのコンサルティングを受けてみませんか?

  • 自分で試したい!

    IoTでどんな風に見える化できるのか?まずは自分達で試してみたい!

    そんな時は、安価で簡単なツールを導入してみませんか?