トラックによる各拠点の点検と保守ではコストが掛かる

• 保守の要否に関係なく、各拠点に散在するオイルタンクをトラックで訪問しているため、コストが掛かっている。作業の効率化を図り、コストを削減したい。
• 作業量を事前に把握できないため、保守トラックを追加で手配するケースがある。保守の作業量を事前に想定したい。

各拠点のオイルタンクの状態を見える化

各拠点のオイルタンクにセンサーを設置し、タンクの残量、タンクの流量、センサーのバッテリー残量、データ転送装置の信号強度などのデータを収集して見える化。さらに、機械学習によって、保守が必要になる時期を予測します。
これによって、保守が必要なオイルタンクに必要な台数だけトラックを手配できるようになり、コストの削減と作業の効率化を図れます。

各拠点から収集したデータをクラウドで一元管理

• 収集したデータはクラウド上で一元管理。異なるフォーマットのデータにも簡単に変換できるので、データ管理やサポートを低コストで実現します。
• 各拠点のオイルタンクは、オイルやバッテリーが空になるまでの日数などとあわせて地図上に表示されます。保守が必要なオイルタンクの位置関係を視覚的に把握でき、派遣するトラックの訪問ルート、訪問回数など効率的に保守作業するための計画策定に役立ちます。

• オイルタンクに派遣するトラックの燃料費を削減
• オイルタンクへの移動に掛かる保守員のコストを削減