こんにちは、SCSK株式会社の伊藤です。
AWS Summit Japan 2026が 6月25日(木)、26日(金) の二日間に渡り幕張メッセにて開催されます。
SCSKはダイヤモンドスポンサーとして、スポンサーセッションでの事例紹介とブースの出展を行います。
本記事では、当社ブースでご紹介する複数のソリューションについて、全3回に分けてご紹介いたします。
今回は第3回として、『CollaboViewCollaboView Factory』についてご紹介します。
↓前回の記事はこちら↓
CollaboView Factory 設備故障予知保全AIとは？
「CollaboView Factory 設備故障予知保全AI」は、SCSK株式会社が提供するIoT×AI融合の設備監視サービスです。
振動センサーを設備に後付けするだけで、熟練エンジニアが「耳と勘」で行っていた設備の状態判断を、AIが24時間365日・定量的・継続的に補完します。センサーデータの収集からAIによる異常検知・劣化予測、ダッシュボードでの可視化まで、AWS上で一気通貫に実現するクラウドネイティブなサービスです。
解決したい課題
製造現場では今、「止まらない工場」の実現に向けて大きな壁に直面しています。
設備の老朽化が進む一方で、長年の経験をもとに異音や振動の変化を感じ取る熟練エンジニアの高齢化・退職が加速しています。
その技術は属人的で引き継ぎが難しく、若手育成にも時間がかかります。
また、常時人手で全設備を監視することは現実的ではなく、突発的な設備停止が生産ラインに与えるダメージは計り知れません。
CollaboView Factory 設備故障予知保全AIは、こうした課題をIoTとAIの力で解決します。
CollaboView Factory 設備故障予知保全AI の5つの特徴
工場設備の安定稼働を支えるうえで、「異常の予兆をいかに早く捉えるか」は非常に重要なテーマです。
CollaboView Factoryでは、現場のノウハウとAI技術を融合し、誰でも簡単に予知保全を実現できる仕組みを提供しています。
ここでは、その中核となる5つの特徴をご紹介します。
| ① 熟練エンジニアの「耳」を5ステップでデジタル再現 ベテランが無意識に行っている「聞く→分解→比較→判断→予測」のプロセスを、IoTセンサー＋AIがデジタルで再現します。 |
| ② 後付けセンサーで既存設備にそのまま導入 設備の改造や大規模な工事は不要。振動センサーを取り付けるだけでデータ収集を開始可能です。 |
| ③ 統計モデル×ディープラーニングの二刀流AI分析 正常パターンからの統計的乖離を捉える統計モデルと、LSTMオートエンコーダーによる再構成誤差を検出します。 |
| ④ 生成AIが異常を「説明」するダッシュボード 検知するだけでなく、「今何が起きているか」を生成AIが自然言語で説明します。 |
| ⑤ AWSマネージドサービスで今すぐTryできる構成 AWSのサーバーレス・マネージドサービスを最大限活用。導入ハードルを下げながら、スケーラブルな運用を実現します。 |
当社ブースでは、実機デモを通じてその仕組みをリアルに体感いただけますので、是非お立ち寄りください。
活用ユースケース
■ モーター・ポンプ・コンプレッサーの予知保全 
工場の主要回転機器に振動センサーを取り付け、軸ずれや軸受け摩耗などの兆候を早期検知。計画外の突発停止を防ぎます。
■ 生産ライン全体の設備状態監視 
複数設備のスコアをダッシュボードで一元管理。保全担当者が巡回しなくても、異常の優先度が一目で分かります。
■ 熟練技術者のノウハウ継承 
ベテランが「何となく感じていた」異常の兆候を数値・グラフで可視化。若手担当者への技術継承ツールとしても活用できます。
■ 複数拠点・複数工場への横展開 
AWSのMLOpsパイプラインにより、1工場で構築したモデルを他の設備・拠点へ容易にスケールアウト可能です。
おわりに
「熟練エンジニアの耳と勘」という、これまでデジタル化が難しいとされてきた領域に、IoTセンサーとAIが本格的に踏み込む時代が来ています。
CollaboView Factory 設備故障予知保全AIは、その第一歩を「今すぐ、現場に」届けるサービスです。
当日のブースでは、以下の内容を行います。設備保全や工場のDXにご関心のある方は是非【P016】ブースへお立ち寄りください。
手のひらサイズの振動センサーデモ機を実際に稼働させ、センサーデータの収集・変換・特徴量抽出の様子をリアルタイムで表示します。
故障を想定したデモ機の「軸ずれ」を実際に発生させ、音の変化とセンサーデータの変動を目と耳で体感いただけます。
【展示② AI分析画面の投影（ブースモニター）】
上記デモ機で収集したセンサーデータをAI分析した結果を、ブース壁面のモニターに投影。設備状態の常時監視ダッシュボード、異常度推移チャート、生成AIによるセンサー状況の自然言語説明など、実際のサービス画面をご覧いただきながら担当者が詳しく解説します。
