プラント・設備の巡回点検

労働人口の減少と熟練技術者の退職で、巡回点検の担い手が不足。

2025年8月から、Spotが5ルート・約100カ所を自動巡回し計器読取と熱画像で点検。

年間約650時間の点検作業削減を見込む。

検査員が担う電気設備や車両搭載機器の点検・検査を、高度化・効率化したい。

2025年4月から元住吉駅周辺の変電所・車庫にSpotを導入。メーター読取、サーモグラフィによる外観検査、超音波カメラでのガス漏れ位置特定を検証。

現場と事務所の作業を並行させて効率化。将来はAI画像解析による検査表への自動入力や点検周期の適正化を目指す。

改修を重ねた施設の実測図づくりで、足元の悪い現場での撮影にブレや撮り漏れが出て撮り直しが発生していた。

JR新小岩駅南口駅ビルの新築工事（鉄建・竹中JV）で、カメラを載せたSpotが指定ルートを自律巡回して撮影し、点群データ化。

映像撮影の時間を最大30%程度削減。点群とBIMを重ねて既存躯体との干渉も事前に確認。

稼働50年以上の装置も多く、高経年化による設備故障を未然に防ぐ保全の高度化が必要。

2026年5月24〜28日、東北エンタープライズの協力で、Spot 1台が排水処理設備エリアを自律走行し設備データを取得。夜間走行も実施。

自律走行の安定性、データ取得精度、異常検知への活用を評価し、段階的に導入を検討する。

広い変電所の計器読取・赤外温度測定を人の巡回に頼り、周期と精度に限界があった。

臨沂・香公220kV変電所にX30（精密点検）とLynx M20（高速巡回）を配備。IP67、−20〜55℃対応。

点検周期を2/3短縮。同社の電力向け事例では1巡回35分未満（人手約2時間）、計器識別98%超。

200mmファブのポンプ・モーター等に数千の点検箇所があり、固定センサー増設は高コストだった。

Levatas社の画像AIを載せたSpotが自律巡回し、アナログ計器を読み取り熱画像を取得。ミッション設定は約半日。

設備改修なしで稼働データを収集し、予知保全の判断に活用。ウエハの廃棄につながる故障の未然防止を狙う。

搾油・精製設備の熱・漏れ・安全確認を人の定期巡回に頼り、「未来の工場」構想で自律監視へ移行したかった。

2024年半ばから試験導入。平日2〜3シフト・週末3シフトで、熱画像・音響・PTZカメラによる巡回を1回約2時間で実施。

遠心分離機のエア漏れや軸受の温度変動（40〜100℃）を検知。種子こぼれや消火器・非常口の確認もAIで自動化。

屋外テントでの問診は最大5人の医療者を要し、感染リスクと防護具不足が深刻だった。

2020年4月、iPadを載せたSpotを救急部のテントへ派遣し、医師が遠隔で問診。

看護師の曝露時間を削減。MITと共同で2m先から体温・脈拍・呼吸数・SpO2を計測。

地下トンネルの点検は1回2〜3時間、最大6km歩く重労働で、人の立入りも伴った。

現地Eastern Green Powerと組み、3〜4か月の安全評価を経て40kmトンネルで試験運用。

映像・熱画像でひび割れや浸水を検知し即時報告。年480時間の点検工数削減を見込み、拡大予定。

最寄り都市から1,000km超の遠隔地。設備を探して目視点検するのに最大90分かかった。

Spot「Spector」が構内を自律巡回。30倍ズームと熱画像カメラ、ガス検知で自動停止。

画像をデジタルツインに連携し、電気設備の法定目視点検に活用。危険区域への立入りを削減。

溶接工場で、溶接を終えたボディの外観品質を確かめる必要がある。

2025年3月に開所した Hyundai Motor Group Metaplant America の溶接工場で、四脚ロボット Spot が外観品質を検査。

工場全体では組立の自動化率が既存工場の約2倍。AGVによる部品供給や駐車ロボットも導入している。