AI／AWS活用ケース ／ 製造業
予知保全で、突発停止のない生産ラインへ
想定業種：自動車部品製造 など
想定できる効果（イメージ）
-42%
突発停止時間
-28%
計画外の保全コスト
72h
平均検知リードタイム
課題
- ▶老朽化した生産設備で、突発停止が年間数十件規模で発生しやすい
- ▶原因究明にも時間がかかり、ライン再開までに長い時間を要してしまう
解決策
AWS IoT SiteWiseとIoT Greengrassで振動・温度データをエッジ収集し、Amazon SageMakerで異常予兆モデルを構築。故障の兆候を事前に検知し、QuickSightで保全チームへ通知する仕組みを整備できます。
AWS IoT CoreAWS IoT SiteWiseAWS IoT GreengrassAmazon SageMakerAmazon QuickSightAmazon S3
成果
- ✓突発停止時間を最大42%削減
- ✓計画外の保全コストを最大28%削減
- ✓予兆検知により部品の事前手配・復旧時間の短縮も実現
導入アーキテクチャ（概略）
現場
設備センサー
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エッジ
IoT Greengrass
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収集
IoT SiteWise
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分析
SageMaker
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可視化
QuickSight
POINT
老朽化した設備を多く抱える工場ほど、予兆保全による効果を実感しやすい領域です。
※ 本ページは、AWSを活用して実現できるケースの一例を紹介するものです。数値は想定される効果の目安であり、特定の企業の実績を示すものではありません。