潤滑油としてのオイルは工作機械やタービン等様々な機械で使用されています。これらの潤滑油の汚れをオイル劣化センサーで検知することで、人手による検知の手間を省くとともに、個々の交換作業員の主観による交換時期のブレをなくすことが可能となります。

解決したいこと：
稼働率およびエネルギー変換効率がシビアな発電設備において、定期的にメンテナンスを行わなければならないが、その設置場所はなかなか容易に行けない場所が多く、巡回コストも多くかかる。作業員の巡回による目検を行う代わりにセンサーを用いることで巡回コストを削減したい。

解決策：
光学センサーあるいはオイル劣化センサーを用いて、潤滑油に劣化度合いを定期的に計測するとともに、異物が混入していないかを検知し、設定した閾値を超えたら、メールにてアラートを飛ばすことにより、潤滑油の交換を適宜行うことが可能となる。

提案のポイント：
劣化度アルゴリズムの実装（お客様から提供された劣化度のアルゴリズムをクラウド上のSensorCorpus内に組み込み、仮想的な劣化度センサーをSensorCorpus内で作成することにより、劣化度を判定する。）

使用センサー：
光学センサー、オイル劣化センサー

製造業における品質管理は極めて重要ですが、現場と品質保証部との間でデータが共有されておらず、多くは現場の判断に委ねられていました。また前日に発生した問題を分析するために必要なデータが直ぐには揃わず、データの収集に現場の多くの時間が費やされていました。

解決策：
各工程における設備の電圧、電流、回転数、溶液濃度等の様々なデータを「SensorCorpus」に収集、検査工程における検査機からの結果と突合させることにより、不具合箇所および原因の特定が早期に可能なシステム基盤を構築しました。

結果：
社内部門間で品質判断に必要なデータをリアルタイムに共有できるようになり、製品歩留まりの大幅な向上を実現。また発生した問題の早期発見、共有が可能なため、改善PDCAの速度を実現。次のステップとしてAIによる自動化を行うための学習を行っており、更なる作業効率向上を目指しています。

使用センサー：
電流センサー、電圧センサー、濃度センサーー、回転センサーー、画像検査機

美味しいチーズの触感を制御できるシステム作るために、触感を左右する各種データ（チーズ製造機械の稼働情報、粘度、含水率等）をSensorCorpus上で一括管理できるようにしました。収集したデータを分析することで、例えば、ローターの回転数やチーズの原材料の量に応じた粘度の変化など、各種データをマッシュアップすることで相関関係を見ることで、求めるチーズの触感を再現できるパラメータを導き出すことができます。

解決したいこと：
チーズやペーストなどを作るチーズ食品製造機械の稼働状況を把握できる仕組みを構築し、独自の付加価値として機器とサービスの販売につなげたい。

解決策：
PLCからのデータ取得、粘度計、水分計のデータを一元管理し、リモートでリアルタイムで稼働状況の可視化を実現する。

提案のポイント：
PLC、粘度計、水分計のデータの一元管理（それぞれ個別に管理されていたデータをセンサーコーパス上でマッシュアップ、稼働状況をリモートでリアルタイムに可視化できるようにすることにより、運用管理上の利便性を向上する）

導入効果：
①どこでも装置の状況が把握可能に。また経営層を含めた現場以外の関係者にもデータ活用の意識が向上。
②データをいつでも取得して分析できる（データマネジメントサイクル）
③複数装置の情報を一元管理（マッシュアップ）
④美味しいチーズを作るレシピ分析による付加価値向上
使用センサー、PLC等：PLC、粘土計、水分計

実現したいこと：製造ライン稼働情報の可視化とデータ活用​

解決策：
・IoTプラットフォームを導入して、1ヶ月で構築​
・全体ステータスと詳細推移を分かりやすくダッシュボードで見える化​​

提案のポイント：
・伸線機の様々な情報が格納されているPLCから柔軟に情報を取得
・クラウド登録するゲートウェイを構築​
・通常時とエラー時でデータ取得周期を可変​
・データは71種類の稼働データと164種のアラート情報を管理​

課題：
1ms の精度が求められる振動データをクラウドに蓄積して、常時可視化、異常値検知、予知保全に役立てたい。それにより障害時対応スピードアップ、顧客満足度向上、予知保全による保守コスト削減をしたい。​

解決策：
ゲートウェイ側とクラウド上のセンサーコーパスとで協調処理を行う仕組みを開発。​

提案のポイント：
・ゲートウェイプログラムの開発​（PLCからリアルタイムで情報を取得してクラウドに登録するゲートウェイプログラムを開発）

導入効果：
・故障時の原因究明が迅速かつ的確に実施可能（工場側は最小限の停止期間で操業できる）​
・稼働状況・情報をタイムリーに把握（工場側でも活用、アラート通知を関係者に即時通知）​
・故障前後の微細な挙動から故障検知への着実な発展を期待できる。

使用センサー：
・振動センサー・温度センサー・電流センサー​・加速度センサー他​

課題：
植物工場には約500平米の栽培室が二つあり、苗の植え付けから収穫まで全く農薬を使わずに野菜を栽培。収穫した野菜はスーパーマーケットのデリカコーナーや飲食店など、幅広く流通していました。植物工場の生産現場では給排水などの設備や温度・湿度、CO2を測るセンサーを使用していましたが、それらに異常が発生した際は、担当者が現場で確認する必要がありました。また培養液の交換時期や電力使用量、設備データとセンサーデータの相関関係を把握できていないなど課題は山積み。システム管理においては複数の設備稼働データと、センサーデータを一覧で表示する仕組みがなく、経営者は単価の安い製品（野菜）に対する設備投資の費用対効果など課題を抱えていました。

解決策：
「SensorCorpus」をカスタマイズし、全てのデータをお客様仕様で表示。（複数の設備稼働データと複数のセンサーデータを全て「SensorCorpus」に取り込み、全てのデータをリアルタイムに表示。またダッシュボード（グラフィック、画像）の柔軟性に優れているので、カスタマイズを加えることによりお客様が見たいダッシュボードを実現。従来、設備数やセンサー数を増やす場合、サーバの更新も必要でしたが「SensorCorpus」はクラウド上にあるプラットフォームなのでスケールアップ時の改修の心配も不要。）

結果：
収穫量・品質ともにアップ。社内の情報共有、指示もスムーズに。「経営」「生産現場」「デジタル技術者」が同時に現場の客観的情報を見ることで、社内議論もフラットになり経営者の判断、指示もスムーズに。感性、直感、経験という属人的なノウハウをデジタル化することで品質向上、製造量予測を実現。具体的には三要素である光（照明）、空気（温度、湿度、風）、培養液（環境数値）をコントロールすることで、製造量三割アップ（大きさと重さも拡大）、利益率三割アップを達成しました。

使用センサー：
温度センサー、湿度センサー、照度センサー、CO2センサー