　工場内の装置にセンサーを取り付け、生産設備の状態をデータとして収集し、これを分析することで故障予兆の検知からアラート通知までをワンストップで提供する。設置可能なセンサーは、タンクなどの水量を図るレベルセンサーや流量センサー、電流センサー、温度センサー、振動センサーなど。生産設備ごとに最適な分析モデルを作成し、作業員の判断によらずに正常・異常状態を把握できる。

　最低契約期間は2年で、センサーからの情報をクラウド上にデータとして収集、蓄積、可視化する「基本セット」を提供。振動、温度、電流、流量、レベルセンサーに対応し、作業者が任意に設定した閾値が超過した場合にはアラート通知される。

　これに加え、簡易分析と高度分析（AI）の2つのオプションを用意する。簡易分析オプションでは、ARISE analyticsの「ARISE Intelligent Factory - ARISE Predictive Maintenance」の分析エンジンにより、分析モデルを自動で作成する。高度分析（AI）オプションでは、分析モデルの自動作成に加え、そのモデルをAIが継続して最適化する。さらに、ユーザーのフィードバックを基に分析モデルを更新するため、故障予兆精度を向上させることができる。

　基本セットの料金は、クラウド使用料が1ID当たり月額5万円、1ロガー当たり月額3万円（いずれも税別）。他に、センサー1つ当たりの月額使用料や保守料が必要となる。オプションの利用は、クラウド使用料がそれぞれ追加される。

「KDDI IoTクラウド～工場パッケージ～」サービスイメージ出典：KDDI

故障予知は前提、“真の予兆保全”を実現するために必要になるもの
2017年はIoTやAI技術の進展により、大型機械や設備の故障予知や予兆保全への取り組みが加速した1年となった。2018年は故障予知などを前提とした、センシングやデータ管理などが進み、予兆保全に関する各種製品開発やソリューションが数多く登場する見込みだ。
製造業のサービス化、予兆保全は単なる「はじめの一歩」
製造業の産業構造を大きく変えるといわれている「第4次産業革命」。しかし、そこで語られることは抽象的で、いまいちピンと来ません。本連載では、そうした疑問を解消するため、第4次産業革命で起きていることや、必要となることについて分かりやすくお伝えするつもりです。第7回は、前回に引き続き「製造業のサービス化」についてご紹介します。
計画保全と品質保全で工程の信頼性と保全性を目指す
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全員参加の生産保全、TPMとは何か？
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スマートファクトリーはエッジリッチが鮮明化、カギは「意味あるデータ」
2017年はスマートファクトリー化への取り組みが大きく加速し、実導入レベルでの動きが大きく広がった1年となった。現実的な運用と成果を考えた際にあらためて注目されたのが「エッジリッチ」「エッジヘビー」の重要性である。2018年はAIを含めたエッジ領域の強化がさらに進む見込みだ。