Zero Harm, Total Control
温度・ガス・煙などの多様な安全データを一つの監視フローへ統合。
AI分析により設備や工程の異常をリアルタイムで感知して
火災・事故を事前に予測、即時対応を可能にすることで
人命と資産を保護する中断のない安全・環境管理を実現します。
Predicting Hazards, Protecting People
安全・環境データを統合監視プラットフォームへ連結。
リスク管理から規制対応までをデータで一元化し、安全を
コストではなく競争力へと転換することで、持続可能な
産業運営と責任ある経営体系を実現します。
X-SCADA AI 運用画面
主なメリット
制限的な温度中心の管理
乾燥機内部や排気温度に限定された監視では、工程全体の安全状態把握が困難
工程リスクの可視性不足
危険要素をリアルタイムで認知できず、事前対応に限界が存在
経験ベースの判断への依存
精緻なデータではなく作業者の経験や感覚に頼って過熱・炭化リスクを判断
安全基準の非標準化
標準化された基準がないため、作業者の熟練度により安全管理に偏差が発生
有害ガスの検知漏れ
CO、CO₂などの火災前兆ガスに対するリアルタイム検知・分析体系が不在
ゴールデンタイムの喪失
初動の遅れが事故の拡大を招き、人的・物的損失が増大
危険区域への侵入認知遅延
重機・作業者間の認知不足による衝突・挟まれ事故と死角進入の未認知
作業者の服装と状態の未点検
リアルタイムな保護具点検の不在と2人1組ルールの未遵守による事故致命率の増加
異常挙動の捕捉不可
状態未検知による緊急時対応および救助ゴールデンタイム確保の遅れ
複合データの同時収集
温度、ガス、煙などの多様なデータを同時に収集し検知精度を向上
精緻な安全状態分析
単一指標を超えて工程全体を立体的に分析し、危険要素を早期に識別
リアルタイム・インターロック制御
危険検知時に即時アラームと設備停止を連動させ、事故の拡大を遮断
先制的な火災・品質リスク予防
炭化の兆候を事前に捉え、火災発生と製品の劣化を同時に防止
データ基盤の安全判断
数値に基づいた標準ロジックを適用し、ヒューマンエラーを最小化
非稼働リスクの最小化
事故による設備中断と法的リスクを未然に回避
知能型仮想フェンスと客体認識
AI客体探知、危険区域設定、死角アラートの活用
保護具とルールの遵守
PPEチェックと危険区域内の作業人員(2人1組)のカウント・管理
緊急時対応
転倒、長時間停止、ふらつき等のリアルタイム検知と自動緊急通報
常時リスクの遮断
環境・設備・作業者の状態を監視し、安全の死角を除去
自動リスク対応
危険発生時に即座に自動制御を行い、事故の拡大を防止
予知安全管理
AI分析を通じて火災や設備の異常兆候を事前に予測
設備の寿命と安定性の向上
予防保全(PdM)により突発的な事故と稼働中断を最小化
密閉空間や高リスク区域を遠隔監視し、作業者の安全を保護
映像・センサデータの統合により、迅速な現場判断と緊急対応が可能
事故対応の時代から予測の時代への現場の変革
安全が収益と競争力に直結する期待価値の向上
導入事例
KR
EN
JP