課題

ビルなどの施設管理において、トイレットペーパー切れ、石鹸切れ、溢れたゴミ箱などの施設の価値や評価を下げる状態は出来るだけ減らしたいものです。しかし、すべてのトイレやゴミ箱を短い時間の間隔で点検してまわったり、イベントなどの突発的な需要を予測して対応するのは難しいという問題があります。

解決方法

米国カリフォルニア州サンタクララのZAN Compute社のスマートファシリティマネジメントプラットフォーム（以下SFMP）は、IoTセンサーとAIを使ってこの問題を解決します。

SFMPでは、各種センサーを使って蛇口/パイプ、ゴミ箱、ペーパータオルディスペンサー、石鹸のディスペンサーを監視します。そして、集めたデータを使って、必要な場所に必要な人員が配置されるように最適な計画を自動作成します。

さらに、機械学習アルゴリズムを利用して、施設の設備の利用パターンを学習し、次に清掃が必要なのはどこなのか予測するようになっています。

どうなったか

ZAN Compute社の発表によると、様々な施設でSFMPは30％以上の費用削減を実現しているとのことです。

まとめ

今回のソリューションを知ることで、これまで特に考えたことのなかったトイレの定期清掃というものが実は点検と清掃、補充の3つの仕事であったということに気がつかされました。従来はこれを人間が同時にやることにより、せいぜい数時間に1回しかできない上に、まだ必要のない場所にもいくという無駄がありました。しかし点検をセンサーが常に行えば必要な場所にだけ清掃員が行けばよくなりますし、機械学習の予測が組み合わされることで利用者も補充切れなどに遭遇しなくてよくなる仕組みになっています。

MarvinではこれまでもいくつかのAIを使った点検ソリューションを紹介してきました。定期点検や定期巡回が時折おそろかになり重大事故になったりするのは、点検を無駄に感じてしまうことがあるからではないでしょうか。今回のようなシステムが当たり前になり、やっていることの必要性を関係者全員が感じることができれば清潔度や安全性も向上する気がします。

参考資料

• Zan Compute [公式サイト]
• “Data Driven Cleaning Services” Closer to Reality with Intelligent Building IOT Solution

（Marvin編集部）