REPORTS調査レポート

総括分析編
　1．製造業におけるパラダイムシフトと「サービタイゼーション」の位置付け　　　（1）
　2．IoT・AIを活用した製造業向け保全・メンテナンスビジネスの分類　　　（2）
　3．IoT・AIを活用した製造業向けサービタイゼーションの国内外先行事例　　　（3）
　4．IoT・AIを活用した製造業向け保全・メンテナンスソリューションと業界構造図　　　（6）
　5．生産設備ベンダ視点からみた保全・メンテナンス事業の実態とIoT・AI活用の方向性　　　（7）
　　1）業界別比較　　　（7）
　　2）-1　金属加工機械　　　（10）
　　2）-2　工作機械　　　（13）
　　2）-3　産業用ロボット　　　（16）

　　2）-4　電子部品実装機　　　（19）
　　2）-5　半導体液晶製造装置　　　（22）
　　2）-6　物流搬送機械　　　（25）
　　2）-7　食品加工機械　　　（28）
　　2）-8　包装機械　　　（31）
　　2）-9　プラスチック加工機械　　　（34）
　　2）-10　繊維機械　　　（37）
　6．エンドユーザ視点からみた保全・メンテナンス事業の実態とIoT・AI活用の方向性　　　（40）
　　1）業界別比較　　　（40）
　　2）-1　自動車・自動車部品　　　（41）　
　　2）-2　電機　　　（43）
　　2）-3　電子部品　　　（45）
　　2）-4　食品・薬品　　　（47）　
　7．想定されるビジネスモデルと適用業界　　　（49）
　　1）各ビジネスモデルのポジショニング　　　（49）
　　2）-A　装置＋予防保全PKGのバンドル販売　　　（50）
　　2）-B　装置＋エッジ側に簡易AI機能実装　　　（51）
　　2）-C　装置ベンダによる学習済モデルの外販　　　（52）
　　2）-D　クラウド活用によるAI予兆保全　　　（53）
　　2）-E　SLA契約ベースの成果報酬ビジネス　　　（54）
　　2）-F　稼働データを活用した従量課金ビジネス　　　（55）
　　2）-G　マルチベンダ／3rd保守ビジネス　　　（56）
　8．製造業のサービス化「サービタイゼーション」をビジネス化していくためのポイント整理　　　（57）

生産設備ベンダ分析編：計50社
　1．金属加工機械（6社）　　　（58）
　2．工作機械（11社）　　　（76）
　3．産業用ロボット（7社）　　　（109）
　4．電子部品実装機（3社）　　　（130）
　5．半導体液晶製造装置（3社）　　　（139）
　6．物流搬送機械（5社）　　　（148）
　7．食品加工機械（6社）　　　（163）
　8．包装機械（5社）　　　（181）
　9．プラスチック加工機械（3社）　　　（196）
　10．繊維機械（1社）　　　（205）

（共通調査項目）
　1．企業概要（対象装置生産台数、ヒアリング部門）と保守メンテナンスサービス体制（人員）
　2．保守・メンテナンスサービス事業規模と保守契約実態
　　1）保守・メンテナンス事業規模推移と内訳（部品／保守契約／事後保全、金額ベース）
　　2）保守契約別の累計契約件数推移と事後保全年間対応件数（台数ベース）
　　3）保守契約別の現状契約率（定期保全／予兆保全、台数ベース）
　3．業界分野別保守契約ユーザー構成比とエンドユーザー側の契約目的
　　1）業界分野別保守契約ユーザー構成比の現状と今後（台数ベース）
　　2）エンドユーザー側の契約目的
　4．故障・トラブル部位と課題解決のために必要と考えられる入力情報、ネットワーク接続、プラットフォーム（故障・トラブル部位、装置／エッジ側のデータ入力端末、データ処理機能など）
　5．IoT・AIを活用した保守・メンテナンスサービスの現状と今後の方向性

エンドユーザ分析編：計50社
　1．自動車・自動車部品（14社）　　　（208）
　2．電機（10社）　　　（236）
　3．電子部品（11社）　　　（256）
　4．食品・薬品（15社）　　　（278）

（共通調査項目）
　1．企業概要（生産品目、ヒアリング部門）
　2．対象生産設備・保守体制概要
　　1）導入設備概要
　　2）設備稼働率とダウンタイム発生実態（故障部位、発生要因、ダウンタイム時間）
　　3）ダウンタイム課題認識レベルと自社・装置ベンダの保守体制に関する現状評価
　3．IoT・AIを活用した保守・メンテナンスサービスの受容性と今後の方向性
　　1）ビジネスモデル形態と取り組み方向性
　　2）ICTソリューションベンダとの提携・検討状況
　　3）サービス提供主体に対する見解
　　4）IoT・AI活用保守サービスにより期待されるベネフィットと導入検討に向けての障壁・懸念材料