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管内200施設の維持管理が事後修繕中心で、緊急修繕コストが年々増加。老朽化が進む中、限られた予算で全施設を適切に維持することが困難になっていた。
センサーデータと点検履歴をAIで分析し、劣化予測モデルを構築。修繕の優先順位を自動スコアリングし、計画的・予防的な保全計画に転換。
事後修繕から予防保全への転換で維持管理費を年間6億円削減。緊急修繕件数が55%減少し、施設の平均稼働可能年数が15%延長。
“限られた予算の中で最大の効果を生む保全計画が立てられるようになりました。”
