KDG Workspace

製造・プラント設備に設置されたIoTセンサ（振動・温度・電流・圧力等）は24時間365日データを生成し続けていますが、そのデータから「今すぐ対応が必要な異常」と「正常範囲内の変動」を区別するには、設備ごとの特性や運転条件を熟知したベテラン技術者の判断が必要です。

本ソリューションは既存のセンサ監視インフラをそのまま活用します。センサデータは24時間自動収集され、システムに蓄積されます。データ収集後、設備ごとに設定された閾値に基づいて自動チェックが実行されます。

KDGには、設備保全のベテラン技術者が培ってきた診断知識が体系化されています。振動の周波数特性から故障モードを推定する知識、温度トレンドから劣化速度を予測する知識、複数センサの相関から異常の根本原因を特定する知識などが含まれます。

センサ異常の検知から診断報告書の生成までを自動化し、常時のCBM監視体制づくりを支援します。

CBM（状態基準保全）システムは設備の状態監視と診断に不可欠なツールですが、従来のシステムはオフィスのPC環境でしか利用できず、現場巡回中の技術者がリアルタイムに設備状態を確認することができませんでした。

現場技術者がモバイル端末（スマートフォン・タブレット）でモバイルCBMアプリを開き、設備に貼付されたQRコードをスキャンするだけで、その設備のセンサデータ・診断結果・保全履歴にアクセスできます。

モバイルCBMで参照される知識は、CBM管理画面と同一のKDGナレッジベースです。振動診断基準、故障モードDB、保全判断基準、トレンド分析知識がモバイル端末からも参照可能です。

現場巡回中の設備状態確認・診断参照・データ入力をモバイル端末一つで完結させ、巡回効率と初動対応速度を向上させます。

製造・プラント設備の保全計画は、従来のTBM（時間基準保全）からCBM（状態基準保全）への移行が求められていますが、その移行判断には設備の故障メカニズム・運転条件・保全コスト・リスクを総合的に勘案した高度な知識が必要です。

既存の保全計画書（Excelやメンテナンス管理システムのデータ）をそのままシステムに投入するだけで診断を開始できます。既存の保全業務フローを変更する必要はありません。

KDGには、設備保全計画の最適化に必要な知識が体系化されています。設備種別ごとの故障モードと劣化メカニズム、TBMからCBMへの移行判断基準、保全間隔の最適化ロジック、部品選定の基準、コスト最適化の考え方などが含まれます。

保全計画の妥当性を客観的・定量的に評価し、過保全と欠保全の両方を防止します。

食品などのサプライチェーンでは、サプライヤーの操業停止、港湾閉鎖、品質問題の発生、需要の急変、原材料の価格高騰、地政学リスクなど、様々な途絶リスクが日常的に発生します。

本ソリューションは既存の調達・物流業務フローを変更しません。サプライヤーからの連絡、ニュースアラート、社内報告などで途絶イベントを検知した際に、SCM監視画面を開くだけで利用できます。

KDGには、途絶対応のベテラン知識が6つのカテゴリで体系化されています。イベントが発生すると、KDGは影響伝播の結果と現在のファクトを組み合わせた「Situation Context」を受け取り、その状況に最適な知識を検索して応答します。

イベント発生から判断材料が揃うまでの時間の短縮を支援します。

ITインフラ障害が発生した際、一次切り分け（障害箇所の特定とエスカレーション先の判断）は運用チームの最も重要かつ時間的制約の厳しい業務です。しかし、サーバー・ネットワーク・ストレージ・バッチ処理が複雑に依存し合う環境では、ログやアラートから真の障害箇所を特定するのに熟練した知識が必要です。

監視システムからのログ・アラートを受信すると、システムが自動的に依存関係グラフ上で影響伝播の分析を開始します。既存の監視基盤（Zabbix、Datadog、CloudWatch等）からのアラート連携で利用開始でき、監視体制の変更は不要です。

KDGには、ITインフラ運用のベテランエンジニアが培ってきた障害対応知識が6つのカテゴリで体系化されています。Runbook、エスカレーション基準、過去インシデント事例、メッセージコードの意味、構成標準、バッチ依存関係が含まれます。

障害発生から一次切り分け完了までの時間を短縮し、MTTRの改善につなげます。