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設備保全×AIの最新情報とノウハウ

全記事15

CMMS導入の実践ガイド — Excel台帳から設備データ統合管理へ
ハウツー・現場実践
2026年3月14日9

CMMS導入の実践ガイド — Excel台帳から設備データ統合管理へ

Excel保全管理の限界を整理し、CMMSがそれをどう解決するか、導入から定着までの7ステップを平易に解説する。

【生成AI×設備保全 終#6】シリーズ総括とEMLink Intelligence
設備保全DX・AI活用
2026年3月14日10

【生成AI×設備保全 終#6】シリーズ総括とEMLink Intelligence

全6回シリーズの最終回。これまでの議論を振り返った上で、Zoneモデルの「Zone2(固有解)」を実現するプロダクトとして、EMLinkのAIエージェント機能「EMLink Intelligence」を紹介する。

【カーボン・ニュートラル時代のプラント保全 終#3】分散型インフラのO&M体制構築
ハウツー・現場実践
2026年3月8日10

【カーボン・ニュートラル時代のプラント保全 終#3】分散型インフラのO&M体制構築

CN関連インフラの質的転換(小型分散・事業者多様化・アセット流動性)に対応するO&M体制の構築方法を論じる。保全知見の移転手法、デジタルツール活用、ISO 55001に準拠したアセットマネジメント体系、API 580/581に基づくRBI、CMMS/EAMの要件定義まで組織・制度面から包括的に解説する。

【カーボン・ニュートラル時代のプラント保全 #2】新プロセスの腐食劣化と材料選定
ハウツー・現場実践
2026年3月8日22

【カーボン・ニュートラル時代のプラント保全 #2】新プロセスの腐食劣化と材料選定

CO₂回収・水素・アンモニア・メタネーション・バイオ燃料/SAFの5プロセスについて、各プロセスに固有の腐食劣化メカニズムと材料選定の要点を解説する。アミン溶液腐食、水素誘起割れ(HIC)、アンモニアSCC、触媒劣化、有機酸腐食など、CN関連設備の技術的保全課題を従来プラントの知見との対比で論じる。

【カーボン・ニュートラル時代のプラント保全 #1】GX政策と新技術群の全体像
ハウツー・現場実践
2026年3月8日11

【カーボン・ニュートラル時代のプラント保全 #1】GX政策と新技術群の全体像

CCU・水素・アンモニア・SAF等のCN関連プラントインフラを俯瞰し、従来の重厚長大プラントとの質的転換(小型分散・事業者多様化・アセット流動性)を整理する。GX推進法・GX-ETSの政策動向と国内外の実証事例を踏まえ、技術的観点と組織的観点の両面からO&M体系構築の必要性を論じる。

【設備保全コスト最適化 #2】アセット・エンティティ単位のコスト管理 — 「まとめていくら」から脱却する方法
ハウツー・現場実践
2026年3月8日23

【設備保全コスト最適化 #2】アセット・エンティティ単位のコスト管理 — 「まとめていくら」から脱却する方法

設備管理コストマネジメント3要素の第1「アセット単位でのコスト細分化」を掘り下げる。社会インフラ・石油化学・鉄鋼・自動車・電力の各業界事例を横断的に論じ、アセット単位でコストを記録・管理する5つの具体的ステップを解説する。

【設備保全コスト最適化 #1】設備管理コストマネジメントを成功させる3つの要素 — 老朽化時代の課題と体系的アプローチ
ハウツー・現場実践
2026年3月8日6

【設備保全コスト最適化 #1】設備管理コストマネジメントを成功させる3つの要素 — 老朽化時代の課題と体系的アプローチ

設備管理コストマネジメントを成功させるには「アセット単位でのコスト細分化」「リスクベースの取捨選択」「運転コストと資本コストの統合管理」の3つの要素がある。社会インフラの老朽化、工場設備の長期利用、メンテナンス事業者の減少によるコスト上昇圧力の実態を整理し、現場で生じている5つの課題と体系的コストマネジメントの方向性を論じる。

【生成AI×設備保全 #5】保全データの正攻法 ── スキーマとセマンティックの実装
設備保全DX・AI活用
2026年3月1日13

【生成AI×設備保全 #5】保全データの正攻法 ── スキーマとセマンティックの実装

保全データの構造化(スキーマ)と意味付け(セマンティック)の具体的な実装手順を解説。正規化の5ステップからSKOS辞書化、RDF/OWL知識グラフ構築まで、古典的正規化と知識グラフ化処理の正攻法を保全データの実例とともに詳述する。

【生成AI×設備保全 #4】生成AIは銀の弾丸ではない ── データ品質が精度を分ける
設備保全DX・AI活用
2026年3月1日11

【生成AI×設備保全 #4】生成AIは銀の弾丸ではない ── データ品質が精度を分ける

設備保全データをそのままChatGPTに投入しても精度は出ない。非構造化データと構造化+意味付けデータでは回答精度に4倍以上の差が生じる。AI精度を左右するデータの構造化(スキーマ)と意味付け(セマンティック)の二本柱を分析する。

EAM(Enterprise Asset Management)とは何か — 概要・真の目的・成功事例から学ぶ設備資産管理の本質
ハウツー・現場実践
2026年3月1日27

EAM(Enterprise Asset Management)とは何か — 概要・真の目的・成功事例から学ぶ設備資産管理の本質

EAM(企業資産管理)の定義とCMMSとの構造的差異、ISO 55000の国際標準化の系譜、ライフサイクルコストの氷山構造、バスタブカーブとワイブル分析による更新判断の定量的基盤、スキポール空港・PDO・Network Rail・JR東日本E235系のグローバル成功事例、日本の設備老朽化の実態と保全費用構造、EAM成熟度モデルの5段階を体系的に論じる。

【工場・プラント防爆最前線 #1】防爆規制の現状 - 4つの法律と危険区域分類の全体像
ハウツー・現場実践
2026年2月27日20

【工場・プラント防爆最前線 #1】防爆規制の現状 - 4つの法律と危険区域分類の全体像

日本のプラント防爆規制の全体像を整理する。Zone 0/1/2の危険区域分類、4つの法律の規制体系、2015年のIEC規格改定から2025年の消防危第140号に至る規制改革の経緯を論じる。

【生成AI×設備保全 #3】設備保全×生成AI活用の3ステップとセキュリティレベル
設備保全DX・AI活用
2026年2月23日23

【生成AI×設備保全 #3】設備保全×生成AI活用の3ステップとセキュリティレベル

EMLが提唱する「Zoneモデル」で、設備保全×生成AIの活用段階をZone1(汎用LLM)→Zone2(自社データ統合)→Zone3(業界集合知)の3段階で構造化。Zone1→Zone2が最大の価値転換点であること、Zone2以降で不可避となるセキュリティ・ガバナンス(OWASP Top 10 for LLM、IEC 62443、多層防御)の要件を整理する。

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