設備保全DX、生産・製造データ活用は、何から始めたらよい？
設備保全DX、生産・製造データ活用を始めるには、まず「何を改善判断したいのか」を整理することが重要です。
設備停止やチョコ停を減らしたいのか、品質不良の要因を確認したいのか、工程条件を見直したいのか、点検記録や保全履歴を活用したいのかによって、確認すべきデータは変わります。
MIRASENTでは、既存の設備ログ、稼働記録、停止記録、品質記録、不良記録、工程条件、点検記録、保全履歴、Excel・CSVデータを確認し、どのような分析が可能か、追加計測が必要か、次に何を改善対象にすべきかを整理します。
大規模なIoTシステムや予知保全システムを導入する前に、まずは対象となる設備・工程・品質課題を絞り、小さく診断することで、製造現場の改善判断に使えるデータ活用の第一歩を支援します。この「最初の一歩」は、1台・1工程・2週間・30万円から始められます。
設備保全DX・生産・製造データ活用に踏み出す前にCHECK LISTこんな生産現場・製造現場のお悩みは、ありませんか？
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設備停止やチョコ停の原因を把握したい
稼働率や停止時間は記録しているものの、どの設備・条件・時間帯で損失が発生しているか整理できていない。
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品質不良の要因をデータから確認したい
不良記録や製造条件は残っているが、品質変動と工程条件・設備状態との関係を十分に分析できていない。
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予兆保全・状態監視を小さく始めたい
センサーデータや点検記録を活用して、設備状態の変化や異常兆候を把握したい。
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データはあるが改善判断につながっていない
設備、工程、品質、保全等のデータを取得しているものの、グラフを見るだけで具体的な改善対象を決められていない。
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古い設備もデータ化したい
データ取得機能を持たない既存設備について、後付けセンサーや簡易IoTで状態を把握したい。
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改善施策の効果を定量的に確認したい
保全方法や工程条件を変更しているものの、実施前後で停止、不良、設備状態がどの程度改善したか評価できていない。
生産・製造データが活用されないことによる見えない損失ECONOMIC IMPACT停止・不良・手戻り・保全コストを、判断可能なデータへ。
製造現場には、設備停止、チョコ停、品質不良、条件変更、点検・保全履歴など、多くのデータが残っています。
しかし、それらが設備・工程・品質・保全の観点で紐付いていないと、どこに損失が集中しているのか、何を優先して改善すべきかが見えにくくなります。
MIRASENTでは、既存データを整理・分析し、停止、不良、保全負荷、工程条件の関係を可視化することで、改善対象の優先順位を整理します。
対象プラン
MIRASENT SCAN（入口プラン）
確認対象データ
設備・工程・品質・保全データ
スタート費用
30万円～
主な成果物
製造データ分析・意思決定支援レポート
次フェーズ
PoC・追加計測・継続改善支援
見える化対象額の試算（年商3億円の製造業を想定）
停止影響額
約375万円/年
不良・手戻りロス
約147万円/年
保全コスト
約330万円/年
見える化対象額 合計（停止影響額＋不良・手戻りロス＋保全コスト）
約852万円/年
MIRASENT SCAN（製造データ・計測可能性診断）
30万円～
診断費の回収目安（30万円 ÷ 852万円）
対象額の約3.5%改善
本表は改善効果を保証するものではなく、製造現場に存在する停止・不良・手戻り・保全コストを見える化し、改善判断に使うための対象額を示すものです。
試算条件：年商3億円、年間稼働日数240日、年間停止日数3日の製造業を想定。
停止影響額は、年間稼働日数に対する停止日数の割合を年商に乗じて算出しています。
不良・手戻りロスは、日科技連「企業の品質経営度調査」関連資料における国内・部品分野の社内品質トラブルコスト平均0.49%を参考に算出しています。
保全コストは、日本プラントメンテナンス協会「2024年度メンテナンス実態調査」における加工型製造業の保全費比率1.1%を参考に算出しています。
実際の損失額・改善効果は、業種、設備、停止時間、不良率、保全体制、改善施策の実行状況により異なります。
国内調査では、製造業の突発停止による年間損失額は平均1,892万円とされており、損失額を詳細に把握している企業は13.8%にとどまるとされています。
生産・製造データ活用のスモールスタートWHAT IS MIRASENT設備・工程・品質・保全のデータを、改善判断に使える形へ。
MIRASENTは、製造設備、工程、品質、保全等のデータを整理・分析し、製造現場の状態と損失要因を可視化するデータ活用支援サービスです。
単なるデータ可視化やAIモデル構築ではなく、停止、不良、工程条件、設備状態、保全履歴などを組み合わせ、「次に何を改善すべきか」を判断できる状態をつくります。
「予知保全」「予兆保全」「異常検知」といった本格的なDXに進む前に、止まると困る設備を1台から診断し、現在の設備状態と、点検・継続監視が必要な兆候を整理します。
- 設備停止、チョコ停の要因整理
- 品質不良と工程条件の関係分析
- 保全履歴、点検記録、センサーデータの活用
- 追加計測や後付けセンサーの検討
- 改善優先順位の整理
- 予知保全／状態を診て先手を打つ
- 予兆保全／故障の兆候を早期に捉える
- 異常検知／正常からのズレを発見する
対象データ
- 設備ログ
- 稼働記録
- 停止記録
- 品質記録
- 不良記録
- 工程条件
- 点検記録
- 保全履歴
- センサーデータ
- Excel・CSVデータ
対象設備
- モーター
- ポンプ
- コンベア・搬送設備
- 選別設備
- 製造設備
- プラント設備
- など
予兆保全・生産・製造データ活用の始め方WHY SMALL START中堅・中小製造業でも始めやすい、4つの理由
過去の故障データが少なくても、止まると困る設備1台・1工程から始められます。まずは2週間～1か月ほどで、改善判断に使えるデータがあるかどうかを確認できます。
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REASON 01
1つの設備・工程・品質課題から始められる
工場全体のデータ基盤を一気に整える必要はありません。まずは、停止が多い設備、不良が発生しやすい工程、保全負荷が大きい設備群など、影響の大きいテーマを1つ選んで分析できます。
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REASON 02
既存のExcel・CSV・設備ログから確認できる
最初から大規模なIoTシステムや専用データ基盤を用意する必要はありません。現在保有している稼働記録、品質記録、点検記録、保全履歴などを確認し、どこまで分析できるかを整理します。
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REASON 03
不足するデータは、必要に応じて追加計測できる
既存データだけでは判断できない場合は、市販センサー、IoT機器、後付け計測、3Dプリント治具等を活用し、必要なデータを小さく取得する方法を検討します。
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REASON 04
改善優先順位まで整理できる
分析結果をグラフで終わらせず、設備点検、保全方法、工程条件変更、追加計測、継続監視など、次に取るべき対応を整理します。
生産・製造データ活用を支える技術CORE TECHNOLOGY設備・工程・品質・保全を、複数の観点から分析します。
MIRASENTでは、単一のAIモデルやセンサー値だけに依存せず、目的に応じて基礎集計、時系列分析、統計解析、機械学習、説明可能AI、現場ヒアリングを組み合わせます。
設備ログ、停止記録、品質記録、工程条件、保全履歴、センサーデータを突き合わせることで、データだけでは見えにくい現場の状態や損失要因を整理します。
複数データを組み合わせた状態把握
設備単体のセンサーデータだけでなく、停止、不良、工程条件、保全履歴などを組み合わせ、
どの条件で損失が発生しているかを確認します。
現場ヒアリング情報との突き合わせ
分析はデータだけで完結しません。現場担当者へのヒアリングで確認した運用条件、異音・違和感、保全履歴、工程変更の背景などを踏まえ、分析結果を現場で使える判断材料へ落とし込みます。
生産・製造データ活用の可視化SAMPLE REPORT診断レポートに含まれる、複数の分析アウトプット
MIRASENTのレポートは、単なる「異常／正常」の判定ではなく、設備状態、停止、不良、工程条件、保全履歴などを複数の観点から整理し、現場担当者・工場長・経営層が同じ画面で判断できる材料を提供します。
下記は、センサーデータや時系列データを用いた可視化例です。対象テーマに応じて、停止要因分析、品質不良要因分析、設備別・工程別比較、改善前後比較などのアウトプットを作成します。
設備状態・工程状態の変化
時系列データをもとに、設備状態や工程条件の変化を可視化します。期間中のどこで変化が集中したかを把握できます。
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状態スコアの推移
設備状態や工程状態をスコア化し、変化の傾向を把握します。
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統計的変動範囲と逸脱点
移動平均や統計的な変動範囲を用いて、通常と異なる変化が発生している箇所を確認します。
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解析観点のスコア比較
複数の解析観点を比較し、どの設備・工程・条件で変化が大きいかを把握します。
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周波数特性・センサーデータの推移
必要に応じて、振動や音などの時系列データを分析し、設備状態の変化を確認します。
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故障リスク × 停止影響
複数台を対象とする場合は、故障リスクと停止時の影響を組み合わせ、重点的に保全すべき設備を比較できます。
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保全アクション比較
診断結果を「異常あり／なし」で終わらせず、設備状態・異常兆候・停止影響を踏まえて、継続監視・点検・部品交換などの次の対応を整理します。
予知保全・生産・製造データ活用の選び方COMPARISONAI予知保全・センサー監視・一般的なデータ可視化との違い
設備保全DX・生産・製造データ活用のソリューションは、故障予測に特化したAI予知保全、常時監視のセンサー監視サービス、集計・可視化のBIツールなど多様化しています。MIRASENTは、設備・工程・品質・保全のデータを組み合わせて「次に何を改善すべきか」の判断材料まで整理します。1台・1工程・2週間・30万円からの単発のスポット診断として、中堅・中小製造業の現実的なスタートラインを提供します。
| 比較軸 | MIRASENT | 一般的なAI予知保全 | センサー監視サービス | 一般的なBI・可視化 |
|---|---|---|---|---|
| 主な目的 | 改善判断に使える分析 | 故障予測 | 状態監視・アラート | グラフ化・集計 |
| 対象データ | 設備・工程・品質・保全 | 主に設備故障・センサー | 主にセンサー値 | 既存データ |
| 始め方 | 1テーマからスポット診断 | 大量データ前提になりやすい | センサー設置が前提 | データ整備が前提 |
| 成果物 | 改善優先順位・判断材料 | 予測モデル・スコア | 監視画面・アラート | ダッシュボード |
| 向いている企業 | データを改善判断に使いたい企業 | 故障予測のみを本格化したい企業 | 常時監視したい企業 | 指標の見える化のみをしたい企業 |
← 横にスワイプできます →
生産・製造データ活用の適用範囲USE CASE設備・工程・品質・保全の改善判断に。
業種や設備の種類を限定せず、設備停止・チョコ停、品質不良、工程条件、保全履歴などのデータをもとに、予兆保全・異常検知を含めた改善対象の整理を支援します。
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食品工場・包装ライン
搬送コンベア、包装機、充填設備などの停止、不良、工程条件、保全履歴を整理し、改善対象を可視化します。
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部品加工・金属加工・樹脂加工
加工条件、品質記録、設備状態、工具・治具の使用履歴などを分析し、不良や停止が発生しやすい条件を確認します。
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プラント・連続稼働設備
ポンプ、ファン、圧縮機などの稼働データ、点検記録、保全履歴を整理し、点検・保全・継続監視の判断材料を作成します。
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物流・搬送インフラ
自動倉庫、搬送ライン、コンベア設備の停止記録や稼働ログを分析し、停止が集中する設備や工程を整理します。
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古い設備・レガシー設備
データ取得機能を持たない設備について、既存記録の活用可能性や後付けセンサーによる追加計測の方法を検討します。
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品質・不良要因の分析
品質記録、製造条件、設備状態、ロット情報を組み合わせ、不良発生に関係する要因を整理します。
生産・製造データ活用の進め方PROCESS既存データの確認から、分析・改善判断まで。
大がかりなシステム導入は不要です。
既存データの確認から始め、最短1か月で改善対象の整理まで進みます。
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STEP01
判断テーマと既存データの確認
設備停止、不良、保全、工程条件等について、「何を判断したいのか」を整理します。既存のセンサーデータ、稼働ログ、品質記録、保全履歴等を確認し、不足する場合は追加計測方法を検討します。
目安：1週目 -
STEP02
データ整備・集計・分析
既存データを分析可能な状態へ整え、稼働、停止、不良、設備状態、工程条件、保全履歴等を分析します。目的に応じて、統計解析、時系列分析、機械学習、説明可能AI等を利用します。
目安：2～3週目 -
STEP03
改善対象の整理・レポート提出
設備・工程・品質の状態や損失要因を可視化し、重点的に確認・改善すべき対象を整理します。必要に応じて、点検、保全、工程条件変更、追加計測、効果検証の進め方をご提案します。
目安：4週目以降
生産・製造データ活用の導入事例VOICEプラン別に見る、ご利用企業様の声
過去の故障データが少なくても、中堅・中小規模でも、1台・1工程・2週間・30万円から始められる。
実際にご利用いただいた企業様の声を、プラン別にご紹介します。
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“
まず、今あるデータで何が分かるのかを確認したかった
製造業 工場長・生産管理部門設備の停止記録や点検表、不良記録は残していましたが、それを改善判断にどう使えばよいか分かっていませんでした。
いきなりIoTやセンサーを導入するのではなく、まず既存のExcelや日報で何が分析できるのかを確認できた点が良かったです。
データの不足点や、次に記録すべき項目、追加計測が必要な設備も整理できたため、社内で改善テーマを決める材料になりました。
MIRASENT SCAN製造データ・計測可能性診断30万円～
主な支援内容既存データ確認、停止・不良・保全履歴の棚卸し、簡易集計、追加計測の必要性整理、次フェーズ提案
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“
チョコ停の原因を、感覚ではなくデータで見たいと思っていました
製造業 生産技術部門・保全担当特定の設備で停止やチョコ停が繰り返し発生していましたが、現場では「たぶんこの条件が原因ではないか」という感覚的な議論になっていました。
MIRASENTでは、停止ログや稼働記録、保全履歴を整理し、どの設備・時間帯・条件で停止が集中しているかを可視化してもらいました。
結果として、優先して確認すべき設備や記録項目が明確になり、保全計画や追加計測の検討を進めやすくなりました。
MIRASENT FOCUS生産データ診断・計測実証100万円～
主な支援内容停止ログ分析、設備・時間帯・条件別の比較、保全履歴との突合、改善優先順位の整理、効果検証計画
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“
一度きりの分析ではなく、毎月の改善判断に使える仕組みにしたかった
製造業 工場長・製造部門責任者設備状態や停止、不良のデータは集めていましたが、月次の改善会議では、結局どこから手を付けるべきかが曖昧になっていました。
MIRASENTの継続支援では、毎月のデータ確認、状態変化の可視化、改善テーマの整理、施策実施後の効果確認まで伴走してもらえるため、改善活動を止めずに進められています。
社内に専任のデータ活用人材をすぐ置くのは難しいため、外部の技術・データ部門として相談できる点が助かっています。
MIRASENT PARTNER継続的な製造データ活用・改善支援月額50万円～
主な支援内容月次データ確認、設備状態・停止・品質データの可視化、改善テーマ整理、効果検証、社内担当者への引き継ぎ支援
生産・製造データ活用のスタート費用PRICE1台・1工程・30万円から、既存データの確認・診断を始められます。
MIRASENTは、現在保有している製造データ、対象設備・工程、判断テーマに応じて、3つの支援プランをご用意しています。
MIRASENT SCAN製造データ・計測可能性診断
パッケージに含まれるもの
- 判断テーマの整理
- 既存データ確認
- データ品質確認
- 追加計測の必要性確認
- 次フェーズの実施計画
MIRASENT FOCUS生産データ診断・計測実証
支援内容
1つの設備群・工程・品質課題を対象として、既存データまたは簡易な追加計測データを分析し、状態変化、損失要因、改善対象を可視化します。
MIRASENT PARTNER継続的な製造データ活用・改善支援
支援内容
複数設備・工程・データを対象として、データ整理、分析設計、高度分析、可視化、部門間の論点整理まで継続的に支援します。
※ 現地訪問、交通費、宿泊費、センサー、計測機器、3Dプリント材料、外部試験費等は別途実費となります。
※ 対象データの量、分析範囲、追加計測の有無により金額が変動します。
生産・製造データ活用のよくあるご質問FAQよくいただくご質問にお答えします。
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Q
どのようなデータがあれば相談できますか？
A設備ログ、稼働記録、停止記録、品質記録、不良記録、工程条件、点検記録、保全履歴、Excel・CSVデータなどが対象になります。最初からすべて揃っている必要はありません。
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Q
ExcelやCSVだけでも相談できますか？
Aはい。まずは現在保有しているExcel、CSV、点検記録、品質記録、保全履歴などを確認し、どこまで分析できるかを整理します。不足するデータがある場合は、追加取得や計測方法をご提案します。
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Q
過去の故障データが少ないのですが、診断できますか？
Aはい、診断できます。MIRASENTは「過去の故障時のログ」ではなく、独自のセンシングと稼働中の状態変化を基準とした複数の数理アルゴリズムで解析を行うため、データが少ない現場でも導入可能です。
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Q
品質不良や工程条件の分析もできますか？
Aはい。MIRASENTは設備状態だけでなく、品質記録、工程条件、ロット情報、保全履歴などを組み合わせて、不良や停止が発生しやすい条件を整理します。
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Q
既存のセンサーがない・計測環境が整っていなくても大丈夫ですか？
A問題ありません。まず既存の稼働記録、点検記録、品質データ等で分析可能かを確認します。不足する場合は、市販センサーやIoT機器、必要に応じて3Dプリントした取付治具等を活用し、追加データの取得方法を検討します。設備の特性に応じて計測センサーを後付けで設置できるため、既存設備への対応や特殊環境への計測対応もご相談ください。
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Q
1台だけ、1工程だけでも依頼できますか？
Aはい。1台・1工程・1つの品質課題からご相談いただけます。最初から多数の設備や全工程を対象にするのではなく、停止、不良、品質、保全等の影響が大きいテーマを選び、小さく検証することを推奨しています。「止まると困る」重要設備を1台選び、2週間～1か月ほどの単発のスポット診断としてお試しいただくこともできます。複数台同時診断もオプションで対応します。
-
Q
センサー設置のために設備を止める必要がありますか？
A設備や設置方法によります。停止せず仮設できる場合もありますが、安全上の理由から短時間の停止や現場確認が必要な場合があります。
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Q
分析結果は何に使えますか？
A点検、保全、工程条件変更、追加計測、品質改善、設備更新、継続監視など、次に取るべき対応の判断材料として活用できます。FOCUS・PARTNERでは、レポートに「点検・部品交換・継続監視」の観点で評価を記載し、報告MTGで結果を解説したうえで、次の保全計画やフェーズについて一緒に検討します。
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Q
報告会には現場担当だけでなく経営層も同席できますか？
Aもちろん同席可能です。診断レポートは保全担当者・工場長・生産技術部門・経営層、それぞれが理解できる形で作成しています。社内合意形成・予算化の材料としてもご活用いただけます。
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Q
異常が見つからなかった場合も価値はありますか？
Aはい。現時点の基準状態を把握できるため、今後の比較基準や点検優先度の判断材料になります。
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Q
分析結果は故障や改善効果を保証するものですか？
Aいいえ。MIRASENTは故障や改善効果を保証するものではありません。取得可能なデータと現場情報をもとに、改善判断に使える材料を整理するサービスです。
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Q
データや設備情報の秘密保持は可能ですか？
Aはい。必要に応じて秘密保持契約を締結し、取得データや分析結果を適切に管理します。
設備の“健康診断”、まずは1台から。
製造データを、改善判断に使える形へ。
過去の故障データがなくても、大規模なシステム導入なしでも始められます。
設備停止、品質不良、工程条件、保全履歴。
現場に残るデータを、次に何を改善すべきかを判断する材料に変えませんか。
まずは30万円から、既存データの確認・診断を始められます。
COMPANY会社概要
| 会社名 | SCI総合研究所株式会社 SCI Research Institute Co., Ltd. |
|---|---|
| 法人番号 | 2020001166687 |
| 所在地 | 〒221-0056 神奈川県横浜市神奈川区金港町5-14 クアドリフォリオ8階 |
| 事業内容 |
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| 公式サイト | https://scisoken.com/ |
| 技術情報メディア | SCI-Navi（https://lab.scisoken.com/） |
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SECURITY ACTION ★★
SCI総合研究所株式会社は、中小企業の情報セキュリティ対策ガイドラインに基づき、セキュリティ対策に取り組んでいます。
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DX認定事業者
SCI総合研究所株式会社は、経済産業大臣よりDX認定事業者として認定されました。