株式会社スリーアップ・テクノロジー|本レポートはAI自動分析レポートの「見本」です。設備名・数値はすべて架空のデモデータですが、構成・分析の深さは実際にお客様へ提出しているレポートと同等です。

設備稼働データ AI分析レポート / 見本

自動組立ライン チョコ停(短時間停止)分析
― 90日間・1,842回の停止信号から ―

PLCの停止信号・保全記録・ロット切替記録の突合による発生要因の切り分けと、対策効果の試算

分析の前提

分析対象自動組立ライン(自動組立機 ASM-1/ASM-2/ASM-3、パーツフィーダー PF-1〜PF-3)
※3台は直列構成のため、いずれか1台が停止するとライン全体が停止します。可動率はライン単位で算出しています。
対象期間2026年5月18日〜2026年8月15日(90日間)/ 稼働日 65日(土日は生産なし)
計画稼働時間910.0 時間(14.0 時間/日 × 65日)
稼働帯 8:00〜23:00 から休憩 12:00-12:30・20:00-20:30 を除く
チョコ停の定義復帰までの停止時間が5分未満のもの(本期間の実績:中央値 67秒/最大 294秒)
使用データ① PLC停止信号ログ(設備・停止要因コード・発生/復帰時刻)
② 保全記録(PF-1〜PF-3の清掃実施日)
③ 生産管理システム(部品ロット切替の実施記録)
注記本レポートは分析手法をご覧いただくための見本であり、記載の設備名・数値はすべて架空のデモデータです。

結論

  1. 90日間で 1,842回・38.4時間 のチョコ停が発生し、ライン可動率を 4.2ポイント 押し下げています。
  2. その 55%(1,013回)PF-3の部品詰まり に集中し、発生頻度は前回清掃からの経過日数と強く相関します(相関係数 r = 0.81/清掃直後の 4.4倍 まで悪化)。
  3. PF-3の清掃周期を現状の平均6.5稼働日から 3稼働日 に短縮すれば、清掃工数の増加を差し引いても 年間 約31時間 の停止回復(可動率 +0.90pt)が見込めます。

チョコ停 発生回数

1,842

90日間・ライン合計
1稼働日あたり 28.3回

停止による損失時間

38.4時間

1回あたり平均 75秒
ライン可動率 −4.22pt 相当

最多の発生源

PF-3
部品詰まり

1,013回(全体の 55.0%)
損失 24.5時間

最大の説明要因

前回清掃からの
経過日数

相関係数 r = 0.81
清掃直後の 4.4倍 まで悪化

設備の前に張り付いて観察しなくても、PLCの停止信号と保全記録・ロット切替記録の突合だけで、ここまで切り分けられます。 追加のセンサーも、現場での観察記録も使っていません。すでに取れているデータの組み合わせ方だけの問題です。

① 設備×要因別 チョコ停パレート

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PF-3 部品詰まり PF-1 部品詰まり ASM-2 ワーク位置ずれ PF-2 部品詰まり ASM-1 ネジ供給エラー ASM-3 センサ検知不良 ASM-1 ワーク位置ずれ ASM-2 エア圧低下 ASM-3 その他 0 400 800 1200 1600 2000 停止回数(回・90日累計) 累積 55% 累積 80% 累積 100% 1,013 172 148 141 121 96 63 48 40 ① 設備×要因別 チョコ停パレート(棒=発生回数/線=累積回数・同一軸) PF-3 部品詰まり その他の要因 累積回数

読み取れること

  • PF-3の部品詰まりだけで 1,013回・全体の55.0%。2位のPF-1 部品詰まり(172回)の 5.9倍で、単独で突出しています。
  • 上位4項目で累積 80% に達し、うち3項目がパーツフィーダーの部品詰まりです。対策の優先順位はPF-3に絞って問題ありません
  • 一方、組立機本体(ASM-1〜3)に起因する停止は合計 516回・7.3時間で、損失時間ベースでは全体の 19% にとどまります。
集計表(数値で確認する)
設備停止要因回数構成比累積平均停止損失時間
PF-3部品詰まり1,01355.0%55.0%87秒24.48h
PF-1部品詰まり1729.3%64.3%78秒3.73h
ASM-2ワーク位置ずれ1488.0%72.4%51秒2.10h
PF-2部品詰まり1417.7%80.0%75秒2.94h
ASM-1ネジ供給エラー1216.6%86.6%57秒1.92h
ASM-3センサ検知不良965.2%91.8%42秒1.12h
ASM-1ワーク位置ずれ633.4%95.2%48秒0.84h
ASM-2エア圧低下482.6%97.8%66秒0.88h
ASM-3その他402.2%100.0%36秒0.40h
合計1,842100.0%75秒38.40h

② PF-3:前回清掃からの経過日数と詰まり頻度

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0 1 2 3 4 5 6 7 8 前回清掃からの経過稼働日数(日) 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 PF-3 部品詰まり 発生頻度(回/稼働時間) 相関係数 r = 0.81 回帰式 y = 0.44 + 0.215x ② PF-3 前回清掃からの経過日数 と 詰まり頻度(点=稼働日1日/◆=経過日数ごとの平均) 清掃直後 0.44 回/h (6.1 回/日) 7稼働日後 1.94 回/h (27.1 回/日)

読み取れること

  • 清掃直後は 0.44回/時(約6回/日) ですが、7稼働日後には 1.94回/時(約27回/日)4.4倍 に増えます(r = 0.81)。
  • 経過日数ごとの平均(◆)はほぼ直線に乗っています。ある日を境に急に悪化するのではなく、日を追って線形に悪化しており、清掃周期の短縮がそのまま効く形です。
  • 同じ経過日数でも上下にばらつきがありますが、これは日ごとのロット切替回数の差でほぼ説明できます(④で後述)。

③ 代表的な1週間のタイムライン

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8/3(月) 8/4(火) 8/5(水) 8/6(木) 8/7(金) 0 2 4 6 8 PF-3 詰まり件数(回/時) ③ 代表的な1週間のタイムライン(8/3〜8/7・各日 8:00〜23:00) PF-3 部品詰まり 部品ロット切替 PF-3 清掃 PF-3 清掃実施 清掃前 1.48 回/h 清掃後 0.54 回/h

読み取れること

  • 清掃を実施した日を境に、同一週内で詰まり頻度が 1.48回/時 → 0.54回/時 に落ちています。清掃と頻度の関係が、週単位の生データでもそのまま見えます。
  • 詰まりは時間帯に一様に散らばっているのではなく、ロット切替(▼オレンジ)の直後1時間に固まって発生しています。
  • 清掃直後の日でも切替直後には詰まりが出ています。清掃だけでは消えない成分が残ることが、この1週間からも読み取れます。

④ 時間帯別の発生分布とロット切替時刻

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0 50 100 150 200 チョコ停件数(回・90日累計) ④ 時間帯別 チョコ停発生分布(上)と 部品ロット切替の実施時刻(下・同一時間軸) PF-3 部品詰まり その他の要因 186 173 155 8時 9時 10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時 17時 18時 19時 20時 21時 22時 時間帯(休憩:12:00-12:30/20:00-20:30) 0 15 30 ロット切替 (回・90日累計)

読み取れること

  • チョコ停が多い時間帯は 8時台(186回)・13時台(173回)・17時台(155回)。増えているのは青のPF-3詰まりだけ(115回・118回・103回)で、これは下段のロット切替の実施時刻の上位3つ(28回・33回・23回)と完全に一致します。
  • 一方、その他の要因(グレー)はどの時間帯も 51〜71回でほぼ平坦です。つまり「始業直後や休憩明けは調子が悪い」のではなく、その時間帯にロット切替が集中していることが原因と切り分けられます。
  • 90日全体では、ロット切替直後1時間は稼働時間の 13.7% にすぎませんが、PF-3詰まりの 32% がここで発生しています(定常時の 2.9倍)。

⑤ 清掃周期短縮の効果試算

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0 25 50 75 100 125 150 175 200 チョコ停による年間損失時間の試算(年間250稼働日換算・時間) 現状 (清掃 平均6.5稼働日周期) 対策後 (清掃 3稼働日周期) 合計 148 時間/年 合計 116 時間/年 ▼ 年間 約31時間 の回復(可動率 +0.90pt) ⑤ 清掃周期短縮の効果試算(現状 / 清掃3稼働日周期) 94h 54h 55h 54h 8h PF-3 部品詰まり その他の要因 追加清掃工数

読み取れること

  • 清掃周期を3稼働日にすると、②の回帰式から PF-3の詰まりは 90日あたり約421回(−42%) 減り、年間損失は 94時間 → 55時間 になります。
  • 清掃回数は90日あたり 10回 → 22回 に増えますが、1回10分として年間 7.7時間の工数増にとどまります。
  • 差し引き 年間 約31時間の回復。ライン可動率換算で −4.22pt → −3.32pt です(年間250稼働日換算)。

このレポートの作られ方

本レポートは、PLCから収集した停止信号ログ90日分(設備・停止要因コード・発生時刻・復帰時刻)、保全システムの清掃実績、生産管理システムのロット切替記録という3つの既存データを、AIが設備名と時刻をキーに突合して作成しています。 パレート集計、経過日数との相関分析、時間帯分布の照合、対策効果の試算、グラフの作図、そして本文の執筆まで、一連の工程をAIが自動で実行しており、生成に要した時間は数分です。 分析のために新たに設置したセンサーや、現場での観察記録は一切使っていません。 同じ手順を毎月・毎週まわせば、データが更新されるたびに同じ深さのレポートが自動で再生成されます。人が張り付いて集計する必要がなくなるのは、この繰り返し部分です。


本見本についてのお問い合わせ:株式会社スリーアップ・テクノロジー