01課題
故障が発生するまで異常に気づけないことがある
車両や物流設備の状態は、走行距離、稼働時間、振動、温度、使用環境などによって変化します。
定期点検を行っていても、点検の間に部品の劣化や異常が進行し、突然の故障につながる可能性があります。
一方で、すべての車両や設備を必要以上に頻繁に点検・交換すると、整備費用や停止時間が増えてしまいます。
02解決策
AIが稼働データを分析し、異常の兆候を検知
車両や設備から取得した稼働時間、振動、温度、エラー情報などと、過去の点検・故障履歴をAIで分析します。
これにより、
- 1稼働データの取得
- 2AIによる状態分析
- 3異常兆候の検知
- 4対象車両・設備の抽出
- 5点検時期の提案
- 6整備担当者による確認・対応
- 7結果の記録
といった保全業務を効率化できます。
AIの分析結果を参考にしながら、点検の実施や部品交換の必要性については、整備担当者や専門家が判断します。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 車両の走行・稼働データの分析
- エンジン・バッテリーなどの異常兆候の検知
- 仕分け機・コンベヤー・搬送設備の状態監視
- 振動・温度・エラーログの分析
- 点検・部品交換時期の提案
- 故障しやすい部品・使用条件の分析
- 点検・整備履歴の一元管理
- 車両・設備の停止リスクに関する通知
04期待される効果
故障後の対応から、計画的な保全へ
故障の兆候を早期に把握することで、業務への影響が少ない時間に点検や整備を計画しやすくなります。
車両・設備ごとの状態に応じて保全を行うことで、突然の停止リスクを抑えながら、不要な点検や部品交換の削減にもつなげられます。
Robo Labは、AI、自動化、センサー、データ分析技術を活用し、物流車両・設備の安定稼働と計画的な保全を支援します。