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製造業IT・DXに関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
異常検知とは？課題と対策・製品を解説
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保守・メンテナンスDXにおける異常検知とは？
製造業における保守・メンテナンス業務において、IoTセンサーや稼働データなどを活用し、設備の異常を早期に検知することで、予期せぬ故障やダウンタイムを防ぎ、生産性向上とコスト削減を目指す取り組みです。
各社の製品
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一度にダウンロードできるカタログは20件までです。
【動画資料】明るく冗談好きだが、どこか頼りなく思える上司への対応
【計測システム事例】生産設備 異常監視
【事例集進呈】不良品の連続生産防止！AIを使った工具欠損検知
切削工具の欠損・チッピングによる不良品の連続生産や、工具交換のロスなどでお悩みではありませんか？
課題解決には、工具監視AIソリューション『OMNI edge』がおすすめです。
AIが加工の度に工具ごとの加工波形を学習し、欠損やチッピング、摩耗度を推定。
簡単・スピーディーな導入で、高精度な異常検知を実現します。
【おすすめの理由】
選定不要：センサ・通信環境・モニタリングアプリのほか、アラート機 能もワンパッケージで提供
設置簡単：センシングはモータケーブルにCTをクランプする方式で、簡単に設置
設定レス：閾値やパラメータ設定なしで、設置した日からデータの取得・解析スタート
高精度 ：データの蓄積とAIの解析により、自動で検知精度アップ
※詳しくは、＜カタログをダウンロード＞より資料をご覧ください。
特長のほか、自動車部品、機械部品の製造現場での事例をご覧いただけます。
【導入事例】カメラで旧設備DX！オメガアイが現場を変える
「ΩEye（オメガアイ）」は、古い加工機械でも後付けでDX化できるカメラ型自動監視ソリューションです。
設備の稼働ランプやメーターを外付けカメラで定点撮影から画像解析し、自動で稼働・停止を判定。PLCや装置改造は不要で、旧型設備にも簡単に導入できます。
導入事例では、従来人手で行っていた巡回点検を自動化し、巡回工数を大幅削減・稼働率も自動出力し改善に活用。
稼働データは自動で収集・数値化され、ガントチャートで1日の稼働履歴を可視化。
停止発生時にはアラートメールで即時通知されるため、ダウンタイム削減と生産性向上にも貢献します。
※ガントチャート表示の場合別ソリューション「情報掲示板」連携が必要です。
■導入事例まとめ
・古い加工機械でもOK！改造不要の後付けIoT化
・巡回削減・人件費削減・稼働率向上に活用
・稼働停止をアラート通知し、生産ロスを削減に活用
・Web上で遠隔監視・稼働分析が可能
情報掲示板を活用することで本社や他拠点からもWebでリアルタイム監視が可能。
「見える化」から「改善」までを支援する、製造現場の新しいDXツールです。
体験版もご利用いただけます。
保全業務支援ソフト
異常報告（修理依頼）や作業指示、作業報告の作成、
定期保全を含めた作業スケジュール管理等、保全業務
をデータベース化することで情報の共有化を図り、
保全技術の継承や保全作業の効率化を支援します。
弊社モニタリングソフト「ブラボー」との連携に
より生産設備の状態を常時監視することができるの
で、異常報告の自動発報、予知保全、要因分析が容
易に行えます。
【特長】
◆常時監視により現場の動きを的確に伝えます。
◆自動的に発報し保全業務を迅速化します。
◆ＰＬＣ内デバイスを読み異常の原因を明確化し
ます。
◆過去歴の検索が容易に行え、作業指示を強化し
ます。
◆データのサンプリングを行い、異変を予知します。
◆データを保存し定期保全業務の必要性を分析しま
す。
◆データ分析により品質管理の向上に役立ちます。
製造トラブル自動検出ソリューション『LOSS０（ロッソ）』
近年、「設備トラブルの根本原因を特定したい」「設備トラブルをもう少し早く把握したい」といった生産現場の悩みをＡＩやＩｏＴを活用して解決する事例が増えています。とは言え、コストを考えるとなかなか一歩を踏み出せない…という企業様も多いのではないでしょうか？
ＮＴＣは「設備の予兆保全にＩｏＴ、機械学習、人工知能（ＡＩ）を活用したい！だけど費用は抑えたい...」といったお客様のニーズにお応え するために、スモールスタートが可能なＡＩを活用した予兆保全ソリューションを提供しています。
本ソリューションは、過去のデータからトラブルになりうるケースの「ルール」を作成し、以降のデータからトラブルになるかどうかを予測します。予測結果からトラブルの予兆を検出した際は、作業者へのメール発信や現場のパトランプを点灯させることで、トラブルの早期発見や予兆保全に繋げることが可能です。
これらの仕組みは、お客様独自のＡＩ基盤として社内にノウハウを貯めることができ、ＰＤＣＡサイクルを回すことで、より高度なトラブルの検出や検出精度を向上することが可能です。
※詳細はカタログダウンロードもしくはお問い合わせ下さい。
【導入事例資料】ロボット走行軸 編
部品にセンサをつけるだけで現在の状態を数値で見える化し、予兆検知を実現する
IoTサービス『OMNl edge』をロボット走行軸に導入した場合の効果事例です。
“溶接、取り出し、搬送、特殊加工など周辺環境が非常に厳しいため、
加工紛や使用している液体やミストの入り込みもあり破損につながっている。
環境対策もしているが、事前に状態を知る方法はないか？”等のお困りごとを解決します。
【掲載内容】
■お困りごと1.長いロボット搬送軸で故障が発生するとドカ停に！
■お困りごと2.動作環境が厳しい工程で、ガイド交換頻度が高い！
■OMNIedgeで対策！
■効果イメージ
■What is OMNIedge？
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ABB専用（第7軸）走行軸 MovoTrak
Thomson社は協働ロボットメーカーであるABB専用のMovoTrak 7軸（走行軸）を発売しました。
MovoTrakはABB-Roboticsのパートナーエコシステムにおいて初めて認証された第7軸(走行軸）です！
FlexPendantで操作可能で２つの衝突検出機能で安全を担保します。
1.パドルストップ 2.衝突検知で安全停止
ロボット機能に迅速かつ簡単に実装できるプラグアンドプレイシステムであるMovoTrakは最大10mの水平移動を可能にし、生産性を大幅に向上させます。
ABB GoFa 5kg~12kgサイズの協働ロボットにも互換性がある7軸は、柔軟な取り付けオプションを提供し、最大のモーメント荷重と剛性を実現するデュアルリニアユニット設計を備えています。
7軸感度調整機能付きFlexPendantを使用。
設置方向：平面、鉛直、壁掛け、天吊り
ISO 15066に準拠
※ミワ株式会社はThomsonの日本正規代理店です
設備保全オペレーション支援【デジタル保全マイスター】
デジタル保全マイスターは、製造現場・設備保全部門における保全業務を、
管理者視点で「見える化・標準化」する生成AI活用ソリューションです。
3つの特長
１．気軽に聞ける -24時間365日- デジタルだからこそ実現できるいつでも支援が可能
２．対策に気づける -知見に基づく提案- 経験(保全記録)、知識に基づき、異常識別・調査・処置方法を提案
３．判断力が上がる -進化し続ける 頭脳- 日々の事象を記録・蓄積し、唯一無二のパートナーとして進化
過去の保全記録、設備設計書、手順書、エラーログなどをAIが学習し、
現場で発生する設備トラブルに対し、原因の考え方や適切な対策案を提示します。
担当者の経験値に依存せず、誰でも一定レベルの判断・対応が可能となるため、
属人化の解消や人材育成の効率化に貢献。また、24時間365日利用できるため、
夜間・休日対応の負担軽減や、管理者の判断支援ツールとしても活用できます。
日々の対応内容は蓄積され、AIが継続的に進化。
現場に即した「自社専用の保全ナレッジ基盤」を構築できます。
【動画資料】明るく冗談好きだが、どこか頼りなく思える同僚への対応
【動画資料】優しく面倒見が良いが、お人好し過ぎる部下への対応
工場の見える化 成功の秘訣を大公開！
工場の見える化のポイントは、自社の課題を正しく把握した上で、
フェーズに合わせたシステム導入を行うことが成功の秘訣です。
只今配布中の資料「工場の見える化 成功の秘訣～導入ステップを大公開！～」には、
工場の見える化のポイントを整理した上で、
今対応すべき内容を、具体的なシステムを元にご紹介しております。
＜資料概要＞
▶見える化推進の課題整理
▶見える化のポイント
▶生産スケジューラの活用
▶実績収集の活用
▶情報掲示板（サイネージ）の活用
▶導入事例
＜こんな課題を抱える企業様は必見！＞
・作業予定は紙で配布。急な予定変更の共有に苦労している。
・まとめて日報入力で入力漏れ・計算ミスが発生。
・前後工程の状況が分からず、スムーズな段取りができない。
設備制御
【動画資料】なぜ話が通じない？相手の価値観を理解しよう
【導入事例資料】タイヤ工場 編
部品にセンサをつけるだけで現在の状態を数値で見える化し、予兆検知を実現する
IoTサービス『OMNl edge』をタイヤ工場に導入した場合の効果事例です。
“そのまま使い続けることで、LMガイドのボールが脱落してしまう事象が発生。
定期交換であれば3時間で済むが、突発停止だと10時間以上装置を停めることになってしまった”等のお困りごとも解決します。
【掲載内容】
■お困りごと1.偏荷重がかかり続けボール脱落が発生！
■お困りごと2.動作環境が厳しい工程で、ガイド交換頻度が高い!
■OMNIedgeで対策！
■効果イメージ
■What is OMNIedge？
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【動画資料】温和で憎めないが放任主義な上司への対応
設備急停止を防ぐ！製造業向けIoTサービス『OMNl edge』
『OMNl edge』は、部品にセンサをつけるだけで現在の状態を数値で見える化し、
予兆検知を実現するIoTサービスです。
各部品が“いつもと違う”状態になったらメールでお知らせ。
既に稼働している設備にも簡単に後付け装着できます。
パッケージ化で「IoTの導入・設定・運用が難しい」を一挙に解決します。
【特長】
■部品の状態をTHK SENSING SYSTEMで収集、解析
■部品の異常をご担当者へメールでお知らせ
■部品状態の見える 化
■保全業務の効率化、在庫管理コストの削減、設備稼働率の向上を実現
■生産計画のスムーズな遂行をサポート
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【動画資料】会社の中での自分の立ち位置
プレス機械における予兆保全サービス『CPMS』
『CPMS』は、今まで経験や勘に頼っていた保全技術を可視化し異常の兆候、
異常個所の検知を行い計画的なメンテナンスサービスまでを提供することを
コンセプトとした製造業向け総合メンテナンスソリューションです。
狙いとして匠の退職等により失われつつある5感を使った保全技術を
データ化・可視化し、異常及び異常予兆の検知を中心にサービスを提供します。
【特長】
■簡単操作で可視化できる値へ変換
■ 機器データの見える化
■設定した閾値を超えた場合、アラートメールを送信
■蓄積したデータをダウンロード可能
■何が原因なのか？何が異常か？を見える化
■エグゼクティブレポート（オプション）
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【動画資料】組織体制とコミュニケーション
【動画資料】苦手な人との付き合い方
誰しも職場に「この人とは少し合わないなぁ」思う人がいるものではないでしょうか？
でも、仕事をしていく上では苦手な人ともうまくやっていくことが求められます。そのような時、どうすれば良いでしょう？どうすればうまく対応して仕事を進めていけるでしょう？
この動画では、心理学の考え方を用いながら”事実”の捉え方を工夫してみる方法について解説しています。”事実”の捉え方次第で、目の前のことを急に楽に考えられて仕事に集中しやすくなったりします。
この動画ではできる限り具体例を挙げながら、物事の捉え方、また、普段は意識していない”自分 の価値観”を改めて考えてみる方法を説明しています。
人付き合いでストレスを感じている方はぜひ一度ご覧ください！
『ei-Services 遠隔監視システム』
『ei-Services 遠隔監視システム』 は、24時間、御客様の制御装置を監視し、
不具合発生時にデータを送信、適切な処置情報をメールにてご案内するシステムです。
不具合発生時、技術部員の到着をお待たせする事無く、お客様での復旧作業のサポート。
単なる遠隔監視や遠隔操作に留まらない、御客様の設備のアプリケーションに
応じた故障情報から復旧への対処方法をご提供致します。
【導入メリット】
■異常個所や内容をリアルタイムに遠隔地にて把握できるため、
故障によるダウンタイムを最小限に抑えられる
■様々な異常が遠隔地のパソコンや携帯電話にリアルタイムで送信
■異常発生をすばやく把握し 、迅速な対応ができる
■コントローラーや機械の運転データーをリアルタイムでモニター
■異常などの発生をある程度事前に予防
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AIで予知保全 軸受異常診断AI vibGazer
vibGazer は高精度の正常異常判定ができます。
＜概要＞
軸受異常診断AI 『 vibGazer 』 ではモーターなどの回転駆動系の軸受振動データに注目。AIモデルが異常兆候をいち早くキャッチし機器が故障停止する前にお知らせします。
＜vibGazerができること＞
・高精度の正常異常判定
・異常タイプを推定
・予知保全：故障時期を予測
機器が故障した都度、修理を行う「事後保全」では稼働率が下がります。
まだ使える機器も含 めて定期的に交換を行う「予防保全」では、費用が
膨らむ場合があります。
機器の故障時期を予測した「予知保全」ができれば、
故障の予兆を検知したタイミングで機器の交換ができ、
費用と稼働率とのバランスのとれた運用ができます。
「予知保全」は技術的に難しかったのですが、
AI-深層学習- の登場により実現可能となりました。
【動画資料】規律に厳格で、周囲にも厳しい同僚への対応
【動画資料】いつもクールで論理的だが、とっつきにくい同僚への対応
【動画資料】論理的だが、何を考えているか分かりにくい部下への対応
【動画資料】クールで論理的だが、少しとっつきにくい上司への対応
Modbus通信を無線化。RS-485対応IoT通信ユニット
【動画資料】優しく面倒見良いが、過保護でおせっかいな同僚への対応
保全サービス
【動画資料】人当たりが良いが、自分に自信が持てない部下への対応
【動画資料】人当たりが良く協調的だが、依存心が強い同僚への対応
【動画資料】厳格な上司への対応
リアルタイム音監視システム「エスカレイド」
「エスカレイド」は、最新のAI技術で異常音を検知する、リアルタイム音監視システムです。AIが正常音を学習し、普段と違う音＝異常音を検知したら、アラートを上げるシステムです。
◆音監視の優位性/導入メリット
音監視は、映像監視では確認できない死角や暗い場所の監視も可能です。また、映像監視では障害が起こったときにはじめて機械の故障などに気づきますが、音監視の場合、故障前の異音を検知できるため、故障予知・予知保全が可能です。また、ベテラン技術者の異音に関する知見がAI化されるため、技術の蓄積・継承が可能です。
監視の人的コスト・負荷の軽減や、保守点検の省力化等に活用されている他、音をトリガーとして機械をコントロールするなど、技術力を活かし、各社のご要望に合わせてカスタマイズも可能です。
◆導入メリット
・暗所・狭所・危険箇所での監視を実現
・機械・設備の予知保全
・保守点検の省力化
・保守技術の継承
ゼロダウンタイムシステム
【動画資料】職場での円滑なコミュニケーション
予兆監視ソリューション『MT System』
『MT System』は、異常時のデータ不要、正常時のデータでトラブルの
事前予兆を検知します。
個々のパラメータのしきい値で判断するよりも、検出漏れや誤検出が少ない
異常予兆の検知が可能。さまざまなパラメータに基づいて良/不良、
正常/異常を判定するパターン認識手法による多変量解析を行います。
また、「MT Local Viewer」や「MT System LabView ライブラリ」など
お客様の使い方に合わせて自由にカスタマイズできる製品もご用意しております。
【特長】
■MT法を活用した予兆監視
■機械の「いつもと違う」データを発見し異常予兆を検知
■パターン認識手法による多変量解析を行う
■正常時との相違を検知し、相違がある場合に原因を特定
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【導入事例資料】食品工場 編
部品にセンサをつけるだけで現在の状態を数値で見える化し、予兆検知を実現する
IoTサービス『OMNl edge』を食品工場に導入した場合の効果事例です。
“箱詰め工程にて紙粉が舞う環境で、粉塵によりガイドが1年程度で破損してしまうこともある。
ボールが脱落してしまう故障は異物混入になるため避けなければならない。
少しでも早く状態を知る方法はないか？”等のお困りごとも解決します。
【掲載内容】
■お困りごと1.食品加工時の周囲環境がガイド破損の要因に！
■お困りごと2.紙粉が舞う環境で、ガイド交換頻度が高い
■OMNIedgeで対策！
■効果イメージ
■What is OMNIedge？
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
故障予知サービス『MMPredict』
『MMPredict』は、IoTプラットフォーム「MMCloud」で蓄積したデータを
機械学習し故障予知を行うサービスです。故障の予兆を早期に検知し設備の
保守を効率化します。
複数のセンサデータの相関から、装置の状況を判断。長年の組込系ソフト開発などで
培ったエンジニアリング技術をクレンジングに応用し、適切な機械学習と組み合わせた
算出方法（当社独自技術）にて、高精度の予知が可能。
また、故障の予兆を検知した時、センサの寄与度情報を表示。故障箇所の推定が可能です。
【特長】
■正常稼働状態の機械学習による故障予知
■高精度の予知が可能
■故障箇所を推定
※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
簡易設備監視システム『e-無線巡回』
【動画資料】頭は切れるが、押しが強く周りにけんか腰な部下への対応
こんな時はご注意下さい－交換のサイン－
製造トラブル自動検出ソリューション『LOSS０』
NTCでは、製造業向けIoTソリューション『LOSS０ IoTシリーズ』を提供しています。
『LOSS０』は、設備を制御しているPLC（シーケンサ）や外付けのセンサから、簡単な操作でデータの収集・見える化を実現します。
どんなデータを集めたら良いか、データをどのように活用したら良いかなど、工場のIoT化になかなか踏み出せないお客様のスタートアップをご支援いたします。
また、統計解析やAIを活用し、収集した様々なデータを解析す ることで、実工程時間の割り出しや、設備故障・品質トラブルの予兆検知を実現します。
データの活用方法に課題を持たれているお客様へ、工場IoTの高度化をご支援いたします。
NTCのLOSS０ IoTシリーズは以下のようなお客様にも活用いただけます。
■最小限の投資で設備の監視や制御を始めたい
■外付けのセンサを取り付け、すぐに見える化を始めたい
■複数のPLCメーカーが混在している環境で、設備の監視を始めたい
■既に蓄積している設備データから、どんな故障予兆が見えるのかデータ解析をしてみたい 等
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
オンライン設備診断システム Super CMS-10000
設備診断・予知保全プログラム『ファクトリードクター』
『TRACE-A-VIEW（トレサビュー）』
『TRACE-A-VIEW（トレサビュー）』は、トレーサビリティーデータ
異常監視システムです。
日々溜まり続ける設備データを収集し、閾値判定を実施。
収集したデータの詳細を蓄積、過去データとして閲覧可能です。
トレサビデータを収集し統計的アルゴリズムで監視、
異常の早期発見を実現します。
【特長】
■共有フォルダのCDVファイルを自動収集しリアルタイムで判定
■4つの統計アルゴリズムで判定を行うことで異常の兆候を早 期発見
■閾値による機械判断だけでなく、人による判断でより現場に沿った学習が可能
■判定用の閾値を自動計算でき、簡単に調整可能
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
WEB展示会開催中です。下記URLよりご閲覧ください。
【動画資料】明るく冗談好きだが、勤務態度が悪い部下への対応
【予知保全】時系列データ自動分析マシン CX-M
製造現場では、生産性向上、品質改善、設備保全のために設備のデータ活用が進んでいます。しかし、こうした取り組みには、モノづくりの知識や技術に加えて、ITやデータサイエンスといった新しい知識・技術が必要であり、想定以上に多くの時間とコストがかかっているのが現状です。時系列データ自動分析マシン「CX-M」は、CX-Mは、お客様（製造業）の予知保全や品質改善を目的に、設備の異常検知、故障予 測のための時系列データ分析作業と推論モデル（AI）生成を自動化するマシンです。従来データ分析の専門家（データサイエンティスト）が行っていた分析作業（データ前処理、特徴抽出、機械学習による推論モデル（AI）作成）およびプログラム開発作業を自動化し、データ分析の知識がない利用者でも、素早く高度な機械学習を活用したデータ分析が可能です。
【動画資料】優しいがおせっかいな上司への対応
【コナンエアー応用事例】無線式スマート設備状態監視・システム
予期せぬ設備の停止、突然のメンテナンス、設備装置への予防保全対策は万全ですか？
計画外の設備停止の防止や機械異常の早期発見は、メンテナンス費用や管理工数削減に大きく貢献します。
・コナンエアー公式サイト
https://conanair.com/japan
コナンエアーを活用した設備状態監視・診断システムのご紹介
・振動センサーが収集できる膨大な情報処理を自動化し一目で状態を把握・管理できる
・監視点の 状態を正常・異常・注意・危険を４つに分類し4色のアイコンをモニターに表示
・どの設備装置がどんな状態なのか、異常判定の根拠や傾向が簡単に把握できるため、保全専門家による対応が容易に
無線式スマート設備状態監視・システムの特徴
・振動計測 複数の振動センサーを常時設置することで全自動計測を実現
・信頼性の高い異常診断精度（日本設備管理学会副会長 三重大学陳山教授の特許技術を応用）
・状態識別法や解析技術による自動判定
・異常判定された根拠を明示
開発元：株式会社アイシス
・無料で30日間コナンエアーをお試し頂けます。お気軽にお問い合わせ下さい。
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保守・メンテナンスDXにおける異常検知
保守・メンテナンスDXにおける異常検知とは？
製造業における保守・メンテナンス業務において、IoTセンサーや稼働データなどを活用し、設備の異常を早期に検知することで、予期せぬ故障やダウンタイムを防ぎ、生産性向上とコスト削減を目指す取り組みです。
課題
予兆検知の難しさ
設備の微細な異常サインを見逃し、突発的な故障につながることが多い。
データ活用の限界
収集した大量のデータを分析・活用する専門知識やツールが不足している。
人的リソースの制約
熟練技術者の高齢化や人手不足により、きめ細やかな監視が困難になっている。
コスト増のリスク
故障発生後の修理や生産停止による損失が、予防保全のコストを上回ってしまう。
対策
IoTセンサーによる常時監視
振動、温度、圧力などのデータをリアルタイムで収集し、異常の兆候を捉 える。
AIによるデータ分析
機械学習を用いて過去のデータから正常パターンを学習し、逸脱を自動で検知する。
予知保全プラットフォーム導入
収集・分析したデータを一元管理し、異常検知から対応までのプロセスを効率化する。
リモート監視・診断
遠隔地からでも設備の状況を把握し、専門家による迅速な診断を可能にする。
対策に役立つ製品例
産業用IoTゲートウェイ
多様なセンサーデータを収集・集約し、クラウドへ安全に送信する機能を持つ。
AI異常検知ソフトウェア
機械学習アルゴリズムにより、時系列データから異常パターンを自動で識別する。
予知保全管理システム
設備の稼働状況、メンテナンス履歴、異常検知アラートを一元管理する。
リモートアクセスソリューション
遠隔地からでも設備の制御盤やデータに安全にアクセスし、監視・診断を可能にする。
⭐今週のピックアップ
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