適切な設備投資の見極めや設備運用の効率化、熟練技術者の減少に伴う運用ノウハウの喪失は、社会インフラ設備および各種産業の生産設備を有する事業者の大きな課題です。これらの課題解決を支援するのが「マネージドサービス」です。これまで蓄積してきた設備制御・運用技術（Operational Technology）、豊富な保守ノウハウや知見にデジタル技術を組み合わせ、設備資産の管理・運用を総合的に支援。高度化・高付加価値化したサービスの提供も含め、お客さま設備の安定稼働や運用の効率化などを通して、利益や品質の向上に貢献します。
設備の不具合や突発的な停止は、品質の低下に加え、事業の停止という最悪のリスクを招きかねません。これを事前に防止するため、設備の稼働データの収集・分析に向けたIoTの導入・拡大、全社での情報共有に向けた一元管理環境の整備などが重要となります。当社では、お客さまごとに異なる要望、設備・システム状況に合わせて提案を最適化。品質・効率の向上を支援します。
従来はデータサイエンティストや熟練技術者によって行われていた設備の運用や保守に関するデータ分析を、保守員や経験の浅い技術者でも実行できるよう、お客さまのデータ分析目的やニーズに応じてアルゴリズムを任意に変更できる上、データの前処理、後処理などを含む分析フローはローコード開発*で構築します。またデータ分析モデルの品質や設備の状態変化に合わせた診断精度を向上させるため、モデルの監視と、システムエンジニアや熟練技術者の知見や試行錯誤の過程のデジタル化・蓄積・管理を継続的に実施します。これらにより、運用や保守の課題となっていた属人化の排除と保全管理や投資計画の最適化につながる意思決定を支援し、お客さまの事業健全性の向上に貢献します。
過去の環境保全コストの検証や環境負荷物質排出量データの蓄積など、さまざまな情報の総合的な把握と円滑な情報共有を可能にします。環境経営の分析をより現実に即した状況で行うことで、環境に関連する課題の抽出や環境負荷の低減を支援し、お客さま事業における環境経営に貢献します。
センサーが取り付けられていない、または取り付けが不可能な設備や機器にデータ収集機器を導入し、IoT*環境を整備します。これにより現地の目視などの省略、点在する設備の一元管理が可能となり、コストの低減などにつながります。
設備の状態を日常業務の一環として検知することができれば、想定外停止を回避できる上、計画的な保守計画の立案にも役立ちます。当社の予兆診断ソリューション「HiPAMPS」 は、IoTでつないだ設備から収集したセンサーデータを解析することで、「いつもと違う」を検知。さらに新たなIT*1アナリティクスと当社がものづくりや保守サービスで培ったOT*2の知見の活用で、故障時期や原因を診断することも可能です。保守・運用・管理など、お客さまニーズに応じて、設備の効率的かつ安定的な稼働に貢献するとともに、お客さま業務を多角的に支援します。
機械学習技術を活用した故障予兆検知による設備状態の見える化やデジタル化したOTナレッジによる故障原因診断で設備の計画外停止リスクを低減し、適切な保守計画の策定、部品準備の時間の短縮による業務効率の向上を支援します。
また、柔軟に拡張が可能なクラウドを通じた提供環境を生かし、当社の遠隔監視機能やサービス拠点を活用した既存の保守サービス、日立グループのさまざまな支援アプリケーションと組み合わせることで、保守を高度化するとともに、お客さま環境に応じたサービスメニューを提供します。
お客さま設備の安定稼働を実現することで、品質の安定化や損失リスクの低減に貢献します。
熟練技術者の退職、保守技術の属人化、人員確保の難化など、保守業務は人に起因する課題が散見されます。これを克服する第一歩は、技術や知見をデジタル化し、企業で一元的に共有することです。当社では、お客さまの課題に合わせて、効果的なデジタル化手法やデジタル化後のツールを使った活用法、また現場の遠隔監視・支援などを提案。保守業務を段階的に高度化することで、課題解決はもちろん、コスト面の最小化にも貢献します。
熟練作業者のOTナレッジやデータサイエンティストのITナレッジを蓄積、管理し、知識や知見、専門的な技術を見える化することで、不具合発生時に高度な専門知識を持つ技術者が不在であっても迅速な対応や復旧に向けたオペレーションを可能にするとともに、保守人員の適正化を支援します。また、データやナレッジの一元管理により、複数ある工場の保守業務の全体最適化をサポートします。データ分析とデジタル化されたナレッジの活用によりお客さまの保守業務の高度化に貢献し、保守コストの低減を支援します。
