データ管理機能／集計・表示機能

分析したい対象データ，表示したいグラフ種類，表示期間，
集計単位の選択により多様な
パターン（目的）に沿った
データ閲覧可能。

エネルギー分析テンプレート

分析画面とEXCELテンプレートへダイレクトデータ出力機能を保持
本機能の活用によりきめ細かなグラフ表現可能。

※ノウハウの詰まった分析テンプレートを数十種類保持

AI活用による予測・最適化・診断機能

気付きや取り組みの活動検証（見える化）のみに留まらず、最適なエネルギー運用の着眼点から需給状況を自動で管理し、多様なAI技術の活用による自律的な最適化を実現します。

メンテナンス機能
（EUC機能）

演算、パラメータ調整等の機能目的に合わせた設定定義がエンドユーザにて行うことが可能。

蒸気を大量消費する工程で省エネ計画立案・CO2削減へ貢献

熱収支の変化からの予兆検知により故障リスクを回避

運用改善で10％省エネ効果（PoC事例）
さらに設備改修や排熱回収設備導入で
＋20％省エネ見通し

リアルタイムで熱収支を把握分析

※蒸気使用量・排熱量を数値で見える化

いつもの熱収支状態を過去データから抽出

いつもと違う熱収支状態（熱効率悪化）を検知し、独自のAI分析技術によりその要因を自動分析

課題

半導体製造は、製造業の中でも特に電気使用量が多く、さらには近年のエネルギー単価の高騰による省エネの継続的な推進が必要だった。さらに停電や災害時によるライン停止時の生産ロスが大きいことから、工場へのエネルギー源の安定供給も必要だった。

富士電機の取り組み

エネルギー使用量の低減に向けてFEMS（工場エネルギー管理システム）を活用し、省エネ、エネルギー供給リスクの回避に取り組んでいる。2022年度のエネルギー消費原単位（単位生産量当たりのエネルギー消費量）は、省エネ大賞を受賞した2015年度実績値に対して59％の削減を達成しました。
クリーンルームのFFU（ファンフィルタユニット）最適運転制御、加湿・温度制御方式の改良、外気冷熱を利用したフリークーリング運転なども実施しています。また、BCP（事業継続計画）や停電・瞬低による製造ロスコスト削減の観点からコージェネレーションシステムを導入し、生産工程全体の電力需要に対して自給率100％を達成しました。

課題

蒸気を大量に使う殺菌設備で、CO2削減を行いたかったが、どこから手を付けてよいかわからなかった。

富士電機の取り組み

熱EMSを導入し「熱エネルギー使用量と排熱量の見える化」と「AI分析による省エネ課題の分かる化」を行い、具体策を立案でき年間メリットを試算できた（年間約820万円規模の削減効果）。さらにさらにAI分析を長期的に継続することで以下の効果も期待できることがわかった。

• 生産ロットごとの熱エネルギー原単位バラツキ要因分析から熱エネルギー原単位の改善が可能
• 熱収支変動の要因分析から制御機器等の故障予兆を検知可能
• 設備不具合発生時に不具合の真因を絞り込み可能