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予知保全とは？課題と対策・製品を解説
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建設DX |
維持管理における予知保全とは？
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『AIJO Site Monitor』はAI監視ソリューションです
【特長】
■ネットワークカメラなどの映像から人物や骨格を検知
■背景の特定領域に人や特定部位が侵入しているか判定可能
■骨格検出と組み合わせ、特定作業動作を計測、追跡
■メール通知やアラート機能と組み合わせることにより、様々な応用が可能
※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。
人・ヘルメット・熊など検知『AIJO Site Monitor』
【NETIS登録】KT-220207
ヘルメットやフルハーネス（墜落制止用器具）の装着確認は、現場任せになっていませんか？
『AIJO Safety』は、高所作業前のヘルメット、及びフルハーネス（墜落制止用器具）の装着状態をAIが自動判定します。加えて現場での目視による確認結果や遠隔でも管理し状況が確認可能で、高所作業前の安全帯装着点検時のお客様が抱える課題を年間約25万円（税別・初期費用別）からはじめられます。
★販売店様を募集しています
【特長】
■ヘルメットやフルハーネスの装着状態をAIが判定します
■ AIの判定結果に加えて、現場担当者の目視確認による判定結果が入力できます
■遠隔で管理している確認者も確認、判定が可能なため、安全性の高い３重チェックを実現します
■画像と判定結果をクラウド上に保管・検索・閲覧・ダウンロードすることが可能です
ヘルメット・ハーネス 安全帯装着点検『AIJO Safety』
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維持管理における予知保全
維持管理における予知保全とは？
建設DXにおける維持管理の予知保全とは、インフラや建築物の状態をリアルタイムで監視し、故障や劣化の兆候を事前に検知することで、計画的なメンテナンスや修繕を可能にする技術です。これにより、突発的な事故を防ぎ、ライフサイクルコストの削減、安全性の向上、そして持続可能な社会基盤の維持を目指します。
課題
データ収集の不備と標準化の遅れ
センサー設置のコストや技術的な制約、異なるシステム間でのデータ形式の不統一により、網羅的かつ正確なデータ収集が困難な場合が多い。
高度な分析技術と専門人材の不足
収集した膨大なデータを分析し、異常を正確に検知・予測するには、AIや機械学習などの高度な分析技術と、それを使いこなせる専門人材が不足している。
初期投資と費用対効果への懸念
予知保全システムの導入には、センサー、通信インフラ、分析プラットフォームなどの初期投資が必要であり、その費用対効果を明確に示しにくいことが導入の障壁となっている。
現場のデジタル化への抵抗感とスキルギャップ
従来の維持管理手法に慣れた現場作業員の間には、新しい技術への抵抗感や、デジタルツールを使いこなすためのスキルギャップが存在し、スムーズな導入と運用を妨げている。
対策
IoTセンサーネットワークの拡充
低コストで設置可能なIoTセンサーを多数設置し、振動、温度、湿度、ひび割れなどのデータを継続的に収集・可視化する。
AI駆動型異常検知プラットフォームの活用
収集したデータをAIがリアルタイムで分析し、異常の兆候を早期に検知・予測する。異常発生時にはアラートを発信する。
クラウドベースの統合管理システムの導入
維持管理データを一元管理し、過去のデータやメンテナンス履歴と連携させることで、より精度の高い予測と効率的な計画立案を支援する。
現場向けトレーニングと簡易ツールの提供
現場作業員向けのデジタルスキル研修を実施し、直感的に操作できるインターフェースや、スマートフォンで利用できる簡易分析ツールを提供する。
対策に役立つ製品例
構造物状態監視システム
インフラ構造物に設置されたセンサーから、ひずみ、振動、温度などのデータを収集し、構造物の健全性をリアルタイムで監視・分析する。
AI予兆診断サービス
収集された各種データをAIが学習・分析し、機器の故障や劣化の予兆を検知して、最適なメンテナンス時期を予測する。
デジタルツイン構築システム
物理的な構造物をデジタル空間上に再現し、センサーデータと連携させることで、仮想空間でのシミュレーションや状態把握を可能にする。
統合型維持管理ダッシュボード
複数のシステムから収集された維持管理データを集約し、視覚的に分かりやすいダッシュボードで、全体像の把握と意思決定を支援する。
