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設備保全×AIの最新情報とノウハウ

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【工場・プラント防爆最前線 #1】防爆規制の基礎知識 — 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】防爆規制の基礎知識 — 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AI導入の3ステップ — Zoneモデルとセキュリティ設計
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AI導入の3ステップ — Zoneモデルとセキュリティ設計

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。

【生成AI×設備保全 #2】設備保全AIの導入事例 — Siemens・Honeywell等グローバル5社の実装状況
設備保全DX・AI活用
2026年2月11日19

【生成AI×設備保全 #2】設備保全AIの導入事例 — Siemens・Honeywell等グローバル5社の実装状況

Siemens、Honeywell、ABB、Schneider Electric、Rockwell Automation――グローバル産業オートメーション主要5社の生成AI実装状況を分析。100社以上の導入実績、年間120万ドルのコスト削減、7日間学習など具体的数字に加え、McKinsey・Deloitte・市場調査データから、設備保全×生成AIが実証を終え本格運用フェーズに入った構造的転換を明らかにする。

【生成AI×設備保全 #1】設備保全AI活用の最前線 — 異常検知から知識統合へのパラダイムシフト
設備保全DX・AI活用
2026年2月11日18

【生成AI×設備保全 #1】設備保全AI活用の最前線 — 異常検知から知識統合へのパラダイムシフト

大規模言語モデル(LLM)の登場で設備保全が変わる。従来の「確率的異常検知」から、LLMを通じて過去データを学習して自然言語でユーザーと相互連動する「知識統合」へ

設備保全.aiとは?設備保全DX・AI活用の専門メディア
最新ニュース
2026年2月9日2

設備保全.aiとは?設備保全DX・AI活用の専門メディア

設備保全.aiは、製造業の設備保全担当者向けの情報メディアです。予知保全、CMMS、EAMの導入・活用方法を、実践的な視点で発信しています。

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