自動車部品
🔧
🏭 食品製造
⚙️
Case-01
注目事例
中堅食品工場・冷却ポンプ振動監視で計画外停止ゼロ達成
年商220億円・千葉県の中堅食品工場で、冷却ポンプ24台に振動センサーを設置。8週間の構築で計画外停止を実質ゼロに、年間2,000万円の損失を回避。
年間削減
¥20M
+¥2,000万
ダウンタイム
72%減
240h → 67h
ペイバック
7ヶ月
業界平均14ヶ月
設備寿命
+28%
8年 → 10.2年
概要
課題
😣 突発故障で年4,000万円損失
月3〜5件の計画外停止が発生。1回あたり最大8時間ラインが止まる。原因究明に2〜3日かかり、熟練工も退職時期に。
アプローチ
📡 振動センサー + LoRaWAN
後付け可能な3軸振動センサー24基を全冷却ポンプに設置。LoRaWANで工場内3GW構成、クラウドで異常検知＋CMMS連携。
結果
🎯 計画外停止 月0.4件
月3.5件 → 月0.4件と88%削減。年間損失を4,000万円から1,200万円へ。7ヶ月でペイバック達成、設備寿命も延長。
1. 背景・課題
同社は冷凍加工食品の中堅メーカーで、千葉のメイン工場には冷却用ポンプが計24台稼働している。冷却系は製品品質の根幹を担うため、ポンプ1台の停止が即ラインダウンに直結する構造だった。過去3年間で年平均40〜45件の突発故障が発生し、年間4,000万円規模の機会損失を計上していた。
従来は週1回の定期点検と運転員の「音・振動」による経験則に依存していたが、若手への技能継承が進まず、熟練工2名の退職時期も迫っていた。さらに、故障発生時の原因究明には平均2〜3日かかり、メーカー手配や部品取り寄せを含めると復旧まで最大1週間を要するケースもあった。
経営層からは「DXを進めろ」との指示があったが、現場担当（保全課長）はIoTの知識ゼロ。投資の妥当性を示すROI根拠と、確実に動く実装パターンを必要としていた。
⚠️ 導入前のKPI（ベースライン）
- 計画外停止：月3.5件（年42件）
- ダウンタイム：年240時間
- 損失額：年4,000万円
- 保全工数：年1,200時間
- 原因究明：1件あたり2〜3日
2. 導入の構成（HW / SW / 通信）
後付け・無線・既存設備を傷つけない構成を採用。電源不要のバッテリー駆動センサーで、本格運用まで8週間で構築。
📐 システム構成図
⚙️
冷却ポンプ
24台
→
📡
振動センサー
Yokogawa XS770A × 24
→
📶
LoRaWAN GW
Kerlink iFemtoCell × 3
↓
☁️
クラウド分析
Hitachi Lumada
📊
ダッシュボード
保全課PC + タブレット
🔧
CMMS連携
八千代ソリューションズ MENTENA API
ハードウェア一覧
| 種別 | 型番 | 数量 | 設置位置 |
|---|---|---|---|
| 3軸振動センサー | Yokogawa Sushi Sensor XS770A | 24 | 各ポンプ軸受ハウジング |
| LoRaWANゲートウェイ | Kerlink Wirnet iFemtoCell-evolution | 3 | 工場棟3階・屋根裏 |
| クラウド管理サーバ | Hitachi Lumada（東京リージョン） | 1 | AWS Tokyo Region |
| 表示端末 | iPad + Webブラウザ | 4 | 保全課・現場制御室 |
通信・ソフトウェア
| 通信方式 | LoRaWAN（920MHz帯） |
|---|---|
| 送信間隔 | 10分（異常時1分） |
| 電源 | バッテリー駆動（5年寿命） |
| 分析プラットフォーム | Hitachi Lumada + 内蔵AI |
| 異常検知方式 | FFT + 機械学習（教師あり） |
| CMMS統合 | 八千代ソリューションズ MENTENA REST API連携 |
| 通知 | メール + Slack + LINE WORKS |
| セキュリティ | TLS1.3 / VPN / SSO対応 |
3. 効果（数値）
導入1年後の実測値。すべての主要KPIで業界ベンチマーク（Deloitte / DOE）を上回る成果。
月間故障件数
3.5 → 0.4
▲88%
年間ダウンタイム
240 → 67h
▲72%
年間損失額
¥4,000 → ¥1,200万
▲¥2,800万
保全工数
1,200 → 840h
▲30%
設備寿命
8 → 10.2年
+28%
原因究明時間
2-3日 → 30分
▲98%
📊 導入前後の比較（年間損失額）
導入前（2024年実績）¥4,000万
導入後（2025年実績）¥1,200万
改善効果▲¥2,800万 / 年
※ うち直接効果（センサー導入で防げた損失）は¥2,000万。残り¥800万は保全プロセス改善による副次効果。
4. タイムライン
構築期間8週間。本番運用までを並行作業で短縮。
Week 0-2 ／ 現状調査・設計
現場ヒアリングとセンサー設置位置の決定
保全課・運転員へのヒアリング、過去3年の故障履歴分析。24台のポンプ全数を実地測定し、振動センサー設置可能箇所を特定。事業者と協議し設置ブラケット仕様を確定。
Week 2-4 ／ 機器選定・調達
Yokogawa Sushi Sensor XS770A 選定と一括発注
SensorHubの用途診断ウィザードで TE Connectivity 8911N / Yokogawa XS770A / TWTG NEON を比較。防水等級IP67・10年バッテリー・LoRaWAN対応・国内サポートを満たす XS770A を選定。Kerlink GW 3基を含め一括発注、納期2週間。
Week 4-6 ／ 設置工事
センサー設置（6拠点並行）+ GW設置
関電工のフィールドエンジ4名体制で、6拠点を並行作業。1台あたり平均40分で設置完了。LoRaWANゲートウェイ3基は屋根裏設置で電波伝搬を最適化。
Week 6-7 ／ 通信試験・クラウド設定
通信品質確認 + ダッシュボード構築
全24センサーの通信成功率99.8%を確認。Hitachi Lumada 側で異常検知しきい値を設定、CMMS（八千代ソリューションズ MENTENA）とのAPI連携をテスト。Slack通知ルールを設定。
Week 7-8 ／ 運用開始・研修
運用開始と保全担当者研修
保全課全員（12名）を対象に2時間×2回の研修を実施。最初の2週間は学習期間としてAI閾値を調整。8週目から正式運用へ移行。
5. 費用内訳
総投資額480万円。年間効果2,000万円から、ペイバック期間は7ヶ月。
| 項目 | 内容 | 金額 |
|---|---|---|
| センサー機器 | Yokogawa Sushi Sensor XS770A × 24基 | ¥2,400,000 |
| ゲートウェイ + 工事 | Kerlink iFemtoCell-evolution × 3基 + 設置工事 | ¥1,200,000 |
| クラウド初期 + 1年運用 | Hitachi Lumada（中堅エディション） | ¥800,000 |
| SI（業者）工数 | 関電工 設備IoT推進部 設計・工事・教育 | ¥400,000 |
| 合計（初期費用） | ¥4,800,000 | |
| 2年目以降ランニング | クラウド + 年次校正 | ¥640,000/年 |
ペイバック期間
7ヶ月
業界平均14ヶ月を大きく下回る
年間効果¥20,000,000
初期投資¥4,800,000
3年累計NPV¥53,200,000
IRR388%
6. 得られた学び
他社が同じ構成で導入する際に押さえるべき4つのポイント
学び 1
スモールスタートが正解
いきなり120台全数ではなく、24台から始めた。最初の3ヶ月でAI学習データを蓄積し、その後ライン全体に展開する計画。一気にやらないことで失敗リスクを抑えた。
学び 2
保全担当者の関与が鍵
プロジェクト初期から保全課長と運転員4名をコアメンバーに。「自分たちの仕組み」と感じてもらえたことが、AI閾値調整や運用ルール策定で重要だった。
学び 3
食品工場でもLoRaWANは問題なし
金属設備が多く電波伝搬が懸念されたが、GW3基構成で通信成功率99.8%を確認。事前の電波シミュレーションが奏功。LTE-Mは月額コスト高で却下。
学び 4
CMMS統合は早めに設計
後付けで MENTENA（八千代ソリューションズ）や IBM Maximo と連携しようとすると工数が膨らむ。導入初期からCMMS API連携を要件に含めることで、アラートから保全指示書発行までを5分で自動化できた。
関係したパートナー
事例ごとにメーカー・SI・クラウドプロバイダを明示。匿名性はオプション。
メーカー
YEC
Yokogawa（横河電機）
Sushi Sensor XS770A / 3軸振動
業界最大級の3軸振動・LoRaWAN対応センサー。10年寿命・防爆対応で食品/化学プラント実績多数。
製品詳細を見る →
SI業者
関電
関電工
★★★★★ 4.8 / 86件国内大手電気工事会社。設備IoT推進部が食品工場の振動監視で実績多数。電気工事士・保全技能士・SI複合体制。賠償責任保険完備。
業者詳細を見る →
クラウド
日立
Hitachi Lumada
日立製作所 / 東京リージョン
国内大手のデータ分析基盤。マルチベンダー対応、CMMS API連携、ISO27001準拠。AWS Tokyo Region 上で稼働。
プラットフォーム詳細 →