「現場の生産データをリアルタイムで把握したいが、IoTセンサーの選定方法や導入後のダッシュボード設計が分からない」「設備の稼働状況・温度・電力消費を見える化したいが、どんな指標を表示すればいいか判断が難しい」——工場IoTは、センサーで収集したデータをダッシュボードで見える化し、生産管理・品質管理・設備保全の意思決定を支援します。AIを使って導入計画・ダッシュボード設計・運用ルール書類を整備できます。

製造業のIoTセンサー・見える化ダッシュボード設計書類に使えるAI整理する方法プロンプト

以下の情報をもとに、製造業のIoTセンサー導入と
見える化ダッシュボードの設計書類を整備してください。

【工場概要と見える化の目的】
工場規模: 従業員50名、設備台数: 30台（機械加工・組立）
現状の課題:
  ・設備稼働率が把握できていない（目視確認のみ）
  ・設備故障の予兆が事前に分からず突発停止が月2〜3回発生
  ・エネルギー消費（電力）の工程別内訳が不明

見える化の目的:
  ・OEE（設備総合効率）のリアルタイム把握
  ・設備温度・振動の異常予兆検知（予知保全）
  ・工程別電力消費の可視化（省エネ活動の数値化）

IoTシステムの検討状況:
  ・クラウドサービス: 未定（費用対効果を重視）
  ・社内IT担当: 1名（主にPC管理担当、IoT未経験）
  ・予算: 初期導入費用 100万円以内

以下の書類を作成してください:
1. IoTセンサー選定比較表（稼働状況/温度/振動/電力ごとに推奨センサー）
2. ダッシュボードKPI一覧（表示指標・更新頻度・アラート閾値）
3. データ収集設計書（センサー→ゲートウェイ→クラウドの構成）
4. 運用ルール・担当者責任分担表

活用のコツ

  • センサー選定では「測りたいものに適した感度・設置環境への耐性（防塵・防水IP規格）」を最初に明確にする
  • ダッシュボードのKPIは多すぎず、最重要指標5〜7個に絞ることで現場担当者が一目で状況を把握できる
  • アラート閾値は「正常範囲の実績データ」を収集してから設定する（いきなり厳しくしすぎると誤報が増える）

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