発電・変電・プラントの保安と巡視を、Physical AIで人依存からデータ主導へ。

重要設備エリアの保安強化

• 課題：重要設備への侵入・近接をフェンスとカメラだけでは防げない。
• 打ち手：タービン棟・変電エリアをLiDARで3D計測し、侵入・近接を自動検知。
• 取得KPI：侵入件数／近接侵入イベント／時間帯別／エリア別。
• 期待効果：保安コスト削減／事故未然防止／規制対応効率化。

巡視・点検の効率化

• 課題：ベテラン点検員退職と人手不足で、巡視品質の維持が難しい。
• 打ち手：重要設備を常設3D計測し、人の巡視を補完。
• 取得KPI：巡視カバー率／点検時間／異常検知件数。
• 期待効果：点検工数削減／巡視品質の均質化／ベテラン人材退職リスク対応。

予防保全と設備トレンド分析

• 課題：設備周辺の振動・変位・隣接事象の長期トレンドが見えない。
• 打ち手：3D点群の時系列データから、微小な変位・変形を検知。
• 取得KPI：変位量／振動姿勢／周辺事象パターン。
• 期待効果：予防保全投資の根拠化／設備寿命の長期化／復旧迅速化。