背景
ユーティリティと製造現場は、計測データがバラバラなまま増え続けています。
水道・ガス・電力メーター、揚水ポンプ、ガス調整点、工場の流量・電力——ベンダーもプロトコルも違う。ダッシュボードを足しても、異常の定義と誰が動くかが揃わなければ現場は使いません。
東京スケイルは、実績のある計装メーカーとクラウド基盤を組み合わせ、MQTT・時系列DB・オペレーターUIまでを一つの製品として設計します。AIは、信号があるところにだけ、説明可能な形で載せます。
提供するもの
計装ハードウェア · クラウド · AI — 現場が使うダッシュボードまで。
メーターとバルブの選定、MQTTデバイス台帳、時系列データ、SCADA風の監視画面、定期レポート、異常検知——「画面を増やす」のではなく、運用の一本線をつくります。
ユーティリティ & IoT
スマート水道メーター、電動バルブ、ガス調整点、揚水ポンプ——NB-IoT・LoRa・MQTTで束ね、7,000台規模の台帳管理から単一拠点のSCADAまで。
クラウド基盤
デバイス認証、時系列ストア、API、マルチテナントのクライアントダッシュボード。現場と本部で同じ数字が見える設計。
AI & 製造
漏洩・異常使用量・設備故障のパターン検知。製造ラインの流量・電力・振動——閾値とエスカレーションを先に決め、信号がある領域にだけMLを載せます。
ユーティリティ & IoT
水道・ガス・電力メーターと数千台のデバイス台帳——クライアント向けダッシュボード。
超音波スマート水道メーター、電動バルブ、ガス調整点、三相電力計、MQTTデバイス認証——現場のPLCからクラウド時系列DB、オペレーター向けWeb UIまで一気通貫で設計します。Ningbo Water Meter、Shandong Rongxian Instrument、Ningbo Xingyuan Meter、Yuhuan Sierjia Valve など実績メーカーと組み合わせます。
製造・工場
IoT・センサー・海外拠点——漏れとロスをROIの言葉に載せる。
ラインと設備のデータは取りこぼしがちで、海外協力工場が絡むほど「同じダッシュボード」が空振りしがちです。水道・エネルギー・材料ロスについて、スマート水量計と異常検知を組み合わせ、異常の定義から意思決定まで一気通貫で整理します。
- 復旧時間・再発・待ち時間——OEEの見せ方だけにしない
- 異常閾値とエスカレーションの設計を先に決める
- 設備／計装プロバイダー・工場長・本社の橋渡し
クラウド & AI
マルチテナント基盤と、信号があるところだけの実用AI。
デバイス認証、時系列ストア、API、クライアント別ダッシュボード——クラウド上でテナントを分け、各地域・各事業者に専用画面を届けます。AIは漏洩候補・異常使用量・設備故障パターンなど、ラベルと閾値が説明できる領域に限定し、エスカレーション経路を画面設計に組み込みます。
- MQTTブローカー・時系列DB・マルチテナントUI
- 異常検知は説明可能性と人への引き継ぎを前提
- 計測→可視化→レポートの段階的ロールアウト
価値観
成果と現場への敬意を両立させる規範。
ヒューマン中心の自動化
判断・気遣いから切り離すのではなく、負わせすぎた手続摩擦をなくす順に進めます。
熟練への敬意
歴史的年輪だけでは埋められない洞察を優先――エンジニアリングが従わない逆転関係へはしない。
実用AI
観察可能な範囲と期限をセットに——現場ワークロードから乖離したロードマップは避けます。
長期の所有者意識
導入の瞬間だけでなく、運用フェーズにもリソース計画があります。
現場への敬意
オペレーターと保全の暗黙知を優先——エンジニアリングが現場に従う関係を保ちます。
ユーティリティ・製造・クラウド／AIのご相談は、まず対話から。
水道・ガス・電力事業者、製造業、計装メーカー、インフラオペレーター、クラウド／AIパートナー——計測からダッシュボードまで、接地した変革について話したい方を歓迎します。