設備の故障を事前に知るデジタル・自動化

Metsä Group（フィンランド）

振動の常時監視と専門家の遠隔診断による、少人数での設備保全

海外の製紙メーカーが公表した事例です（GAMATCHの支援事例ではありません）。

課題

新設の工場を最大負荷近くで運転するため常時の状態監視が必要な一方、機械保全の作業員6名で14エリアを受け持ち、詳しい監視に割ける時間が限られていました。

測る・判定・知らせる・対応・効果

1. ①測る

   ポンプ・電動機・ファン・圧縮機約600台等の振動を1,500点超で常時計測

   • オフライン1万点中、約6,000点を Maintenance Pad で巡回計測
   • 振動を工場全体の Valmet DNA に集約、工程5万点・SAPと連携
   • 専門家は Valmet Industrial Internet の遠隔接続で参照

2. ②判定

   自動レポートで変化の大きい計測点を抽出（例：相対変化67%）

   • 専門家が振動スペクトルの傾向を解析し、故障の部位を特定
   • 設定した警報レベルの超過に加え、異常へ向かう傾向も追跡
   • 警報レベルの値・決め方：公表なし

3. ③知らせる

   毎週金曜、機械の状態の要約と解析を週次レポートで工場へ送付

   • 急を要する異常は Valmet の専門家が電話で連絡

4. ④対応

   信頼性エンジニアが保全を前もって計画、必要なら予備品を発注

   • 工場の要員は原因分析に時間を使用

5. ⑤効果

   実績（稼働後8か月、Valmet の記事）：遠隔診断で不具合の予兆 約200件を特定（工場は新設・多数の納入者のため想定内と説明）

   • 実績（工場の信頼性エンジニアの発言）：稼働以来、振動・ギアボックスの故障による生産損失・停止なし（比較の基準なし）

灰色の文字は、公表されていない項目です。

「製品の仕様」は提供企業の製品の説明で、この事例での設定は公表されていません。

事例の概要

工場・製品

Äänekoski バイオプロダクト工場（フィンランド、Metsä Fibre）：針葉樹・カバのパルプ、年130万トン

始めた時期

2017年8月の工場の稼働の時点から

試行の範囲

公表なし

展開

公表なし

提供元

SAP、Valmet

使ったAI・DX

Valmet の専門家が振動の傾向と変化を遠隔で分析するサービス（AIの使用なし）

成果

• 稼働から8か月で、遠隔診断により不具合の予兆を約200件特定しました。
• 工場の信頼性エンジニアは「稼働以来、機械振動やギヤボックスの故障による生産損失はない」と話しています。

成果の出所：Valmet の公開事例（稼働後8か月の時点）

人の動き

毎週金曜に届く状態レポートをもとに、工場の保全担当が修理を計画します。

導入の経緯

2017年8月

新設のバイオプロダクト工場として稼働開始

体制

遠隔診断は、近隣の Jyväskylä サービスセンターにいる Valmet の状態監視の専門家が、工場の日常の保全業務から離れて担当

稼働初期

工場の信頼性エンジニアが挙げた効用：保証期間内の新設設備の不具合の発見、潤滑の問題の特定

2022年8月掲載の記事（稼働初期の状況）

展望（工場の信頼性エンジニアの発言）：報告される事象は、設備の寿命に達するまでの今後数年で減少

出典

• Valmet（ベンダー公開事例）

各社の公表資料に基づく整理です（2026年10月に確認）。

導入後も運用を続けているかは公表されていません。

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