1. 概要
国内に複数の組立工場を持つ自動車メーカーは、数千台のセンサーやロボット、MES・SCADA・PLCなどの生産管理システムによって24時間稼働する生産ラインを運用しています。
円滑な稼働を維持するため、同社はリアルタイムで異常を検知・予測・対応できる集中運用監視システムの開発を決定しました。
複数の技術パートナーを比較検討した結果、BAPはSystem Operations & Maintenance、DevOps、およびAIベースのモニタリングにおける専門知識が高く評価され、開発パートナーとして選ばれました。
2. 課題
大規模かつ高い自動化レベルを持つため、企業は次のような課題に直面していました：
複数の生産ラインや数百台のIoTデバイスからのデータ管理が複雑。
中央集約型の監視ツールがなく、異常検知が遅れる。
ハードウェア障害やパフォーマンス低下を事前に予測できない。
計画外ダウンタイムが発生すると、生産停止とコスト増加につながる。
目標は、ゼロ計画外ダウンタイムを実現する能動的でインテリジェントかつ安定した監視システムを構築することでした。
3. 解決策
BAPのSystem Operations & Maintenanceチームは、顧客と協力して**スマート運用監視プラットフォーム（Smart Operation System）**を開発しました。主な内容は以下の通りです：
包括的な監視統合： MES、PLC、SCADAをIoTゲートウェイで接続し、生産ラインの状態をリアルタイムで可視化。
予知保全分析： 機械学習を用いて、障害が発生する前に異常を検出。
自動化インシデント対応： アラート発報と処理フローを自動化し、対応時間を短縮。
インテリジェントダッシュボード： 技術チームがリアルタイムで監視・分析・最適化できるUIを提供。
オンサイト＆リモートサポート： 現地保守と24時間リモート支援を組み合わせたハイブリッドDevOpsモデルを導入。
4. 使用技術
監視・分析: Prometheus, Grafana, Elastic Stack, Azure Monitor
自動化・CI/CD: Jenkins, Ansible, Docker, Terraform
AI・予知保全: TensorFlow, Python ML, AWS SageMaker
インフラ: AWS EC2, Azure IoT Hub, Kubernetes
セキュリティ・バックアップ: CloudTrail, GuardDuty, 自動スナップショットバックアップ
5. 成果
計画外ダウンタイム0分を達成し、生産ラインの連続稼働を実現。
インシデント対応速度30%向上。
保守コスト25%削減（早期検出と事前対応による）。
生産効率とシステム全体のパフォーマンスを改善。
