実証実験では、住友精密工業は、高圧クーラントポンプが故障に至る推移を検証するための装置・環境を構築し、ユニアデックスは、回転機械を対象としたIoT/機械学習による稼働監視・設備診断サービスを適用する。これらを3ヶ月間にわたって連続稼働させることで、高圧クーラントポンプが故障に至る過程を、IoT/機械学習によって適切に検知できるかを検証する。
従来の設備保全では、ミッションクリティカルな設備機械に対しては、専門の知識と資格を持つ設備診断の専門家が、さまざまな計測器などを用いて設備を診断し保全する、状態基準保全（CBM）が行われてきた。しかし、主にコスト上の制約から、多くの設備機械に対しては、故障の発生が予測される周期で設備のオーバーホールを行い、消耗部品を交換する時間基準保全（TBM）が行われている。また、一部の現場では、熟練工の経験と五感による診断と保全が行われてきたが、定年退職などによる技術の継承や人材不足に課題を抱えている。
ユニアデックスでは、これらの課題を解決するため、さまざまな設備で手軽に適用できるIoT/機械学習による稼働監視・設備診断サービスの実現を目指して研究開発を進めてきた。
今回、ユニアデックスは、これまでの研究開発の成果を活かし、モーター・ポンプ・コンプレッサー（空調・冷蔵機）などの回転機械向けのIoT/機械学習による稼働監視・設備診断サービスを、日本ユニシスグループで提供するIoTビジネスプラットフォーム（注2）上で、今秋に提供開始する予定。また、回転機械に留まらず、さまざまな産業設備・機械に対する稼働監視・設備診断のIoT/機械学習化に向けて研究開発を進めている。