無線振動センサーと自社開発AIによる、グループ会社の工場の予兆検知

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

以前は担当者が巡回して振動を手作業で測っていました（1日1〜2回、機械によっては週1回）。

後から症状の出た機械の取りこぼし、危険な計測箇所、解析人材の不足が課題でした。

測る
回転機・電動機の重要箇所50か所超に無線振動センサー
- 振動の全体値を昼夜・終業後も自動計測
- 異常時にセンサーが IoT 機器経由でシステムへデータを送信
- 製品の仕様製品は LoRaWAN Class A に対応
判定
RaaS の自社開発AIが振動データを振動原因のデータベースと照合
- SCGP のAIはパターン認識で不具合を特定（SCGP の説明）
- 警報の基準値の決め方・段階：公表なし
知らせる
異常をメールと LINE で通知、Webブラウザで24時間閲覧
- ダッシュボードで計測値を％で比較
対応
保全チームが通知を受けて対処する仕組み
- 対応の手順・判断の基準：公表なし
効果
実績（顧客の声）：機械の故障が5割近く減少

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。

成果の出所：SCGP で保全サービスを外販する部門の事例ページ（顧客の声）

工場の保全チームが Web ブラウザで24時間監視し、異常はメール・LINE で通知を受けます（SCGP の提案内容）。

2018年: SCGP の前身の SCG の包装事業が、AspenTech社（2025年3月から Emerson の完全子会社）の Aspen Mtell の選定と全社展開の計画を発表
2024年12月: SCGP が、AIで機械の保全時期を予測する保全ソリューションを、AI活用の事例の1つとして紹介
2025年8月: SCGP の保全サービスの外販部門（Smart Industrial Solutions）が、Thai Paper の工場の事例を掲載

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。