ときどき設備が突発停止し、生産計画の調整に追われている。
ベテラン保全員の引退が迫っているが、後任への引き継ぎが進まない。
振動・温度センサーを設置したが、収集したデータを活用できていない。
同じ設備で似た故障が繰り返し発生するが、根本原因が掴めない。
設備の劣化状況が見えず、メンテナンス時期を経験と勘で判断している。
POINT 01
「いつ異常か」を、見張らなくていい
設備データを24時間自動で監視。予兆を検知した瞬間、現場に通知が届きます。人が画面を見続ける必要はありません。
POINT 02
「これは異常か？」と、判断しなくていい
ベテラン保全員の判断基準を監視ロジックに組み込み、誰が見ても同じ精度で異常を識別できる状態にします。
POINT 03
「いつ点検するか」を、勘で決めなくていい
設備の劣化状況をデータで把握し、最適なメンテナンス時期を提示。定期点検と突発対応の挟み撃ちから抜け出せます。
1
現状と判断基準を整理する
2
計測データにラベルを付ける
3
異常を見分けるソフトウェアを作る
現状と判断基準を整理する
今ある機器の種類と、取れているデータを把握
ベテランが「異常」と判断する音・数値・振動を聞き取る
現場の状況と判断基準を整理する
計測データにラベルを付ける
蓄積された計測データを準備する
「この時は正常」「この時は異常」のラベルを付ける
判断基準をAIが学べる形に変換する
異常を見分けるソフトウェアを作る
ラベル付きデータをもとに判別ソフトウェアを開発
異常を自動で見分け、現場に通知が届く仕組みに
現場の方が見て分かりやすい監視画面まで納品
01
日本マイクロソフト出身の代表が、エンタープライズ品質の開発体制を主導
02
世界的なデータ解析コンペティションでの受賞経験を持つメンバーが在籍
03
一般的なSIerと違い、日本でも数少ない予知保全に特化
04
定例会議を通じた密なコミュニケーションで、現場の声を開発に反映し続ける
2026.05.11
お知らせ
本社を奈良県奈良市橋本町3-1に移転しました
2026.04.06
お知らせ
合同会社Bit Blendから「まほろば創研株式会社」へ組織変更しました
2025.12.03
メディア掲載
日本経済新聞に代表小森の生成AI研修に関する記事が掲載されました
2025.07.26
イベント
代表小森が同志社大学オープンキャンパスにて講演を行いました
「予知保全はやった方が良いと聞くけど、何から始めればいいか分からない」 「他社の導入事例を少し聞いてみたい」 そんな段階のご質問でも構いません。 まずはオンラインで気軽にお話を聞かせてください。 無理な営業はいたしません。
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