業務課題
設備資料や故障事例が分散し、検索と保守判断を妨げていました。
ソリューション
qKnowに設備・故障・点検知識を集約し、保守基盤を構築します。
主な効果
知識検索とノウハウ活用を効率化し、保守判断と連携を支援します。
コウソ水源
設備知識、故障事例、保守手順を統合し、ポンプ場運用を高度化します。
業界の課題
ポンプ場保守の4つの課題を整理し、スマート化の方向性を示します。
状態把握の遅れ
設備情報が現場システムや巡回点検に分散し、異常の早期発見が難しい。
経験頼みの故障診断
故障診断が担当者の経験に依存し、判断の共有や新人への継承が難しい。
健全性評価の根拠不足
劣化傾向や残存寿命を定量化できず、保守の優先順位を判断しにくい。
保守対応がつながらない
監視・点検・修繕情報が分散し、原因分析と対応、振り返りが連動しない。
ソリューション構成図
IoT接続、データガバナンス、モデル診断、ナレッジエージェントを中核に、ポンプ場の予知保全をエンドツーエンドで支える機能体系を構築します。
製品機能
4つの基盤で、設備・データ・診断・ナレッジ・保守を統合します。
設備接続・稼働監視
ポンプ場の現場設備、センサー、制御システム、エッジ端末を一元的に接続し、状態収集と接続管理を行います。ポンプ、モーター、軸受、バルブなど主要設備のデータ経路を確立し、安定したリアルタイム監視基盤を提供します。
データガバナンスと信頼できる基盤
ポンプ場の稼働データ、設備台帳、巡回点検記録、修繕作業票、過去の故障データを集約し、クレンジング、標準化、品質検証、資産管理を実施します。データの分散、定義の不統一、品質のばらつきを解消し、モデル診断とスマートアプリケーションに信頼できるデータ基盤を提供します。
スマート診断・リスク予測
業界特化型モデルの接続、テスト、公開、監視、継続改善を支援します。温度、振動、電流、周波数などの主要指標から、設備異常、故障種別、健全性、リスク傾向を判定し、予知保全に必要な分析機能を提供します。
業界特化型エージェントアプリケーション構築
水利ポンプ場の保守担当者向けに、故障予兆、根本原因分析、保守ナレッジ、巡回点検、作業票を支援するエージェントを構築します。モデル診断結果を理解可能・実行可能・追跡可能なアプリケーションへ変換し、日常の保守業務を効率化します。
ナレッジグラフとRAG
設備構造、部品間の関係、故障メカニズム、保守マニュアル、過去事例、専門家の知見をナレッジベースとナレッジグラフに整理します。RAGによる検索拡張と組み合わせ、故障原因の説明、保守提案の生成、運用・保守に関するQ&Aの根拠を提供します。
ホワイトボックス開発センター
ビジュアルワークフローとコード開発を組み合わせた二つの開発方式に対応します。業界専門家はルール、プロセス、ナレッジチェーンを迅速に設定でき、開発者はSDKでアプリケーションロジックを高度に拡張できます。導入効率、システムの制御性、ユースケースへの適合性を両立します。
ソリューションの特長
信頼できるデータ、モデル、ナレッジグラフ、AIエージェントで、説明可能な保守を実現します。
業界リーダーに選ばれています
現場の保守担当者やスマート治水プロジェクトから寄せられた評価が、複雑なポンプ場業務における本ソリューションの導入価値を示しています。
大手ポンプ場運営管理事業者
ポンプ場の故障診断・予知保全は、単にデータを画面表示するだけではありません。設備監視、データガバナンス、モデル診断、保守ナレッジをエンドツーエンドで連携します。異常の早期発見と原因の迅速な特定を支援し、診断結果を保守提案と作業票のクローズドループにつなげることで、経験依存の判断からデータとナレッジに基づく保守へ移行できます。
― 運用・保守責任者
スマート治水プロジェクト実施機関
「スマート治水では、個別地点の監視だけでは得られる価値に限界があります。より重要なのは、標準化した機能を蓄積し、継続的に横展開できるかどうかです。ポンプ場故障診断・予知保全ソリューションは成熟した製品基盤上に構築されており、単一ポンプ場での実証から、ポンプ場群、導水事業、地域レベルの管理へ拡張できるため、継続的な普及と長期的な進化が可能です。」
― プロジェクト責任者
鉄道交通設備保守事業者
鉄道交通では設備数が多く、故障対応にも高い水準が求められますが、保守経験は点検記録、手順書、個人の知見に分散しがちです。qKnowで保守ナレッジハブを構築し、設備、故障、対応策、過去事例を関連付けることで、現場担当者による原因特定と標準対応手順の参照を迅速化し、経験の蓄積と再利用を実現します。
― 設備保守責任者
500社以上の業界リーダーに選ばれています
各業界を代表するお客様がqDataでデータの価値を引き出し、デジタル時代をリードしています
信頼できる水利ポンプ場スマート保守パートナー
成熟した製品基盤、業界ユースケースへの理解、継続的なデリバリー力で、実証導入から大規模展開までお客様を支援します。
成熟した製品基盤
qThing、qData、qModel、qKnowという4つの成熟した製品機能を基盤として構築します。ゼロからの開発や一時的な組み合わせではなく、設備接続、データガバナンス、モデル分析、エージェントアプリケーションを一貫してカバーし、プロジェクトリスクを低減します。
知識の蓄積
保守マニュアル、故障事例、専門家の知見、運用・保守手順、作業票記録をナレッジベースとナレッジグラフに蓄積します。個人に属していた経験を、再利用可能な組織能力へ転換します。
業界特化
水利ポンプ場の主要設備保守に焦点を当て、ポンプ、モーター、軸受、バルブ、インバーター制御などを対象に、実際の運転条件、巡回点検、保守プロセス、管理要件に適合します。
柔軟な導入
クラウド、プライベート、ハイブリッド導入に対応し、お客様ごとのセキュリティ・コンプライアンス、ネットワーク環境、データ境界、運用管理要件に適合します。行政機関・企業の双方のプロジェクトに導入できます。
診断・予測
データ表示や警報通知にとどまらず、異常検知、故障判定、健全性評価、寿命予測、リスク傾向分析に対応します。保守チームによる潜在リスクの早期発見と点検・修繕計画の最適化を支援します。
横展開・進化
標準モジュール、アプリケーションテンプレート、ホワイトボックス開発、継続サービスにより、単一ポンプ場での実証からポンプ場群への横展開を支援します。さらに、水門施設、浄水場、管路網、ポンプ室など周辺の保守ユースケースへ段階的に拡張できます。
よくあるご質問
導入、モデル、データ品質、展開に関する主な疑問にお答えします。
従来のポンプ場監視との違いは何ですか？
従来型はデータ表示と警報検知が中心です。本ソリューションはIoT・データ・モデル・AIを連携し、原因説明、リスク予測、実行可能な保守提案まで支援します。
なぜ特化型モデルと大規模言語モデルを併用するのですか？
特化型モデルがセンサーデータから異常と傾向を素早く判定し、大規模言語モデルがマニュアルや過去事例を基に原因を説明し、対応案と判断を支援します。
データ品質が不安定でも正しく診断できますか？
qDataでデータを洗浄・標準化し、品質と来歴を確認してからモデルへ渡します。欠損やドリフトがある場合は診断の信頼度を調整し、誤判断の影響を抑えます。
試験導入から複数のポンプ場へ展開できますか？
まず代表的なポンプ場で設備接続、データ整備、モデル検証を行います。そこで得た設備モデル、診断ルール、知識、運用手順を標準化し、複数拠点へ展開します。
保守ノウハウを組織で共有・継承できますか？
マニュアル、故障事例、点検記録、専門家の知見をナレッジベースとナレッジグラフに蓄積します。AIエージェントが診断や点検で再利用し、組織の知識として継承します。
ポンプ場以外の水利施設にも展開できますか？
はい。IoT接続、データ管理、モデル分析、ナレッジグラフ、AIエージェントは共通基盤として利用でき、水門、浄水場、管路網、ポンプ室などへ段階的に展開できます。
関連製品
本ソリューションを支える主要製品を確認し、ポンプ場のスマート保守に必要なプラットフォームモジュールを迅速に選定できます。
関連資料
ホワイトペーパー、デモ動画、導入資料で、ソリューションの機能、利用フロー、プロジェクト導入方法を詳しく確認できます。
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