Renascenceについて

行動経済学と人間体験の交差点で生まれたコンサルティング会社。

NOW HIRING

世界がブランドを体験する方法を再構築するチームに参加しませんか。

募集中の職種を見る →

COMPANY

GROW WITH US

CONNECT

サービス

エンタープライズブランド向け総合CX・経営コンサルティング。

ALL SERVICES

CX・経営コンサルティングサービスを詳しく見る

すべてのサービスを見る →

CORE

SPECIALIST

ソリューション

CXへの意欲を測定可能な成果へと転換させる、構造化されたソリューション。

ALL SOLUTIONS

Renascenceが提供するすべてのCXソリューションを見る。

ソリューションを見る →

STRATEGY & GOVERNANCE

DESIGN & DELIVERY

CULTURE & EXPERIENCE

業界

地域の主要産業における10年間のCX変革。

ALL INDUSTRIES

Renascenceが各業界でどのように貢献しているかをご覧ください。

業種から探す →

BUILT ENVIRONMENT

FINANCE & TECH

PEOPLE & MOBILITY

製品

CX変革を推進する独自のツール、プラットフォーム、AI。

ALL PRODUCTS

Renascenceの全製品エコシステムを見る。

製品を閲覧する →

AI & TECHNOLOGY

LEARNING & GAMES

PLATFORMS & TOOLS

AI PRODUCTS

Opinion

Insights, research, and conversations at the frontier of CX.

ReadExperience JournalArticles & research on CX, behavior, and transformation.Watch & listenExperience LoomOur video podcast on CX & behavior.CuratedCX NewsIndustry news that matters in CX, minus the noise.

Latest articles

Latest episodes

Latest news

ハブ

CX実践に役立つ無料ツール、テンプレート、リソース。

NEW · MANIFESTO

Burn the Deck. Ten Virtues. Zero Excuses. — 勇敢なコンサルタントのためのマニフェストをお読みください。

読み始める →

AI TOOLS

FREE TOOLS

LEARNING

CULTURE

Case Study · Technology Customer Experience & Digital Transformation

機械学習とAIを活用したボールミル過負荷予測防止

当社は、ボールミルの過負荷を30~40分前に予測する機械学習システムを開発しました。これにより、オペレーターはミル負荷と運転パラメータを調整する時間と可視性を得られます。以前、クライアントは年間9.1日間のダウンタイムと過剰なエネルギー消費に悩まされていました。新しい予測モデルは、生産サイクルを大幅に安定させ、ダウンタイムを30%削減し、エネルギー使用量を530kWhから390~420kWhに低減しました。

Predictive MaintenanceMachine LearningIndustrial Optimization
Client
Confidential (UK Mining & Metals Operator)
Industry
Technology Customer Experience & Digital Transformation
Date
2025-12-12
Timeline

01The Impact

The results, up front.

Downtime Reduction
30%
Improved efficiency via reduction of downtime
Energy Reduction
16%
From 530 kWh to 390–420 kWh
Annual Impact
$0.85M–$1.16M
Bottom line costs reduction achieved

30% reduction in downtime Energy usage decreased from 530 kWh to 390–420 kWh Annual impact of $0.85M–$1.16M Improved mill stability and operator confidence More predictable and efficient production cycles

02 — The Challenge

Where they started.

The mill operation lacked reliable predictive visibility. Operators had to react based on lagging indicators, leading to sudden overloads, emergency shutdowns, and increased wear. Energy consumption remained very high due to instability in mill loading. We started by analyzing sensor data, energy profiles, operating modes, and historical overload events. Our team engineered features across vibration, torque, feed rate, ball-loading, and acoustic signatures to build a robust predictive dataset. A supervised ML model was trained to identify precursor patterns signaling overload conditions. Once deployed, the model continuously monitored live streams and triggered operator alerts 30–40 minutes in advance through an integrated dashboard. We also optimized operating regimes by identifying ball-loading configurations that reduce overload probability. The project combined data science, operations optimization, and real-time monitoring to deliver sustained performance improvements.

04 — Approach & Methodology

How we got there.

The ML system surfaced hidden variable correlations previously impossible to detect manually. Overloads strongly correlated with specific amplitude behaviors in vibration signals and certain ball-loading ranges. Predictive insight enabled proactive load adjustments and optimized mill operating modes.

With the overload risk dramatically reduced, operators transitioned from firefighting to proactive cycle management — stabilizing output and reducing both energy intensity and mechanical stress.

05In Practice

Project samples.

Confidential (UK Mining & Metals Operator) project sample 1

Keep exploring Renascence

Your turn

Ready to write your own success story?

Book a discovery call and see what behavioral CX can do for your business.

機械学習とAIを活用したボールミル過負荷予測防止 — Renascence