最近、権威メディアであるEconomic Observer主催の「2025年度イノベーションサミット」が北京で開催されました。LEADは大規模マルチモーダルモデルを活用したAIによる予知保全システムを出展し、次世代の新質生産力に革新的な取り組みを行ったことで、「乾行・AI応用イノベーション賞」を受賞したとともに、「2025年度科学技術イノベーション代表事例」に入選されました。

サミット期間中に、LEADは講演を行いました。次世代の新質生産力を推進している背景に、リチウムイオン電池をはじめたハイエンド製造分野において、設備保全に関する革新的な取り組みを共有しました。グローバルにおける工業知能化の進化に向けて新たなソリューションを提示しました。

TWh時代への対応

「事後保全」から「予兆検知」へ

グロバールのリチウム電池産業はTWhの大規模量産段階に入っており、高速、高精度、連続的稼働が求められています。この背景に、従来の事後保全の限界が顕在化しています。計画外運転停止の頻発や設備総合効率（OEE）の低下が、企業の利益を蝕む要因となっています。

こうした課題に対応するため、LEADは設備予知保全システム「LEADACE PHM」を開発しました。同システムは、従来の受動的な修理対応から、デジタル化インテリジェント管理への転換を実現し、生産ラインの安定的稼働を支える「データセントリー」として機能しています。

このシステムは、設備の時系列データ、画像データ、運転ログ、専門家知見など多様な異種データを統合解析することで、設備の異常兆候を事前に検知し、故障発生の7〜15日前に故障警報を提示することができます。従来手法と比べて予測精度を25％以上向上させます。

中国国内の大手電池メーカーの生産ラインにおける導入事例では、2,000点以上の主要部品を常時監視し、運用開始から3か月で故障発生頻度を35％削減、停止時間を30％短縮しました。単一ライン当たり年間1,000万元以上の経済効果を生み出し、技術の実用価値を裏付けました。

コア技術による支持

知能保全の三重の堀を構築

LEADはリチウム電池の主要設備製造に豊かな経験を積んでいるし、AIのアルゴリズム及びモデルに精通しているといった優位性をもって、従来の保全ソリューションと異なった全工程向けの知能保全システムを作り上げました。同システムには競合他社がコピーしにくい三つのコア技術が導入されたので、当社の技術の堀を構築出来ました。

物理学知識とAIの融合

モーター熱力学や軸受ダイナミクスといった物理知識をAI学習モデルに組み込むことで、意思決定のブラックボックス化を解決しています。故障予測の上に、その要因を含めてはっきりと説明できます。

分解式モデリング技術

複雑な設備構造をモーターやシリンダーなどの基本構成要素に分解し、モデルライブラリを徐々に蓄積していることで、個別設備ごとの再開発負担を大幅に低減しました。

閉ループによる自己進化

 異常兆候の検知後、自動的に保全手順や交換部品の提案を生成します。保全作業の履歴は企業内の保全知識として蓄積され、利用を重ねるごとにその精度と賢さを向上させます。

エコシステムとして進化

リチウム電池をはじめとしたグローバルなハイエンド製造へ

大規模言語モデルの活用により、保全担当者は簡単な質問を入力するだけで、故障要因の分析結果や対応策を取得できます。経験の浅い担当者でもプロ者レベルの判断力を持つようになります。また、従来の「人がデータを探す」の運用から、「データが人に届く」運用へと転換し、異常兆候は責任者のモバイル端末へリアルタイム通知することができます。

現在、本システムは複数の大手電池メーカーに導入され、300種類以上の設備を対象に、5万点を超える主要部品の監視を行うようになっています。

今後はリチウム電池分野で培った技術を基盤に、半導体、精密加工、鉄道車両、完成車製造などのハイエンド製造分野へ横展開を進めていきます。LEADは将来のスマートファクトリーにおける中枢機能の担い手として、グローバル製造業のグリーン化・高度化・持続可能への貢献を果たします。