予知保全とは？簡単に解説
予知保全とは、工場の機械や設備が故障する前に異常を検知・対処し、故障を防ぐ手法のことです。不具合の兆しがあった時点で対応することから、「予兆保全」ともいわれます。
予知保全を導入することで、設備や機器が故障する前に対応できるため、設備や機器が停止してしまうのを防げるのが特徴です。
近年は、AIを用いた故障予測のアプローチが増加傾向にあります。AIを活用した故障予測の詳細に関しては、以下の記事も合わせてご一読ください。
予防保全との違い
予防保全と予知保全の最大の違いは、あらかじめ保全計画が立てられているかどうかです。
予防保全は、あらかじめ立てた計画通りに、工場の設備・機器の点検や修理、部品交換などを行う方法です。この方法は、一定の期間や使用時間ごと、もしくは製造数量などの基準でメンテナンスが実施されます。
設備や機器が故障する前にメンテナンスし、製造がストップしてしまうのを防ぐという部分においては、予知保全と変わりません。
一方、あらかじめメンテナンスの計画を立てている点で、予知保全と異なります。
予知保全は、設備や機器の現在の状態や動きを継続的に監視し、異常のサインが現れたときに対応します。そのため、「想定よりも早く設備や機器が壊れてしまい、生産が止まってしまう」というケースを防げます。
事後保全との違い
事後保全との主な違いは、対処のタイミングです。
事後保全は、工場の設備・機器の故障や不具合が発生した際に処置を行います。
トラブルが発生した後に対処するため、修理の回数や部品交換を最低限に抑えられます。しかし、設備や機器が故障したことによって生じるダウンタイムは避けられません。
一方の予知保全は、設備や機器が故障する前にメンテナンスを行う方法です。そのため、設備や機器が故障し、生産が止まってしまうことを防げます。
製造業においては「安定した生産」が欠かせないため、事後保全よりも、予知保全による設備や機器のメンテナンスが理想です。
予知保全の目的とは？
予知保全の目的は、ダウンタイム（稼働停止時間）を避けることです。
事後保全のように設備や機器が実際に故障して稼働が停止してから対処していては、生産の停止は避けられません。
また、予防保全なら設備や機器が故障する前にメンテナンスが可能ですが、計画よりも先に故障してしまう恐れもあり、ダウンタイムが発生するリスクがあります。まだまだ稼働できる設備や機器をメンテナンスすることで、維持費用がかさんでしまうケースもあるでしょう。
繰り返しになりますが、予知保全は故障の兆しや初期の異常を検知し、部品の交換やメンテナンスを実施する保全方法です。
そのため、ダウンタイムのリスクは低くなりますし、最低限のメンテナンスで設備や機器を長期間稼働させられます。
予知保全のメリット
予知保全には下記のメリットがあります。
- 【メリット1】ダウンタイム（稼働停止時間）を最小限に抑えられる
- 【メリット2】人件費・部品などのコストを削減できる
- 【メリット3】保全に必要な人員や業務の負担を少なくできる
- 【メリット4】不良発見の精度が安定する
安定した生産活動や、コスト・労働負担の軽減につながる予知保全。具体的にどのようなメリットがあるか、1つずつ見ていきましょう。
【メリット1】ダウンタイム（稼働停止時間）を最小限に抑えられる
予知保全を適切に実施できれば、ダウンタイムを大幅に縮小できます。
急な設備の故障や問題が起きた場合、その原因を特定し修理が完了するまでの間、生産が止まってしまい、生産スケジュールに遅れが出る場合があります。場合によっては納品が遅れてしまい、大きな損失が出ることも避けられません。
予知保全を実施していれば、設備や機器に問題が発生する前に対応できるため、ダウンタイムを効果的に減らせます。生産の効率と安定性を高める要因にもなり、企業の利益獲得に貢献します。
【メリット2】人件費・部品などのコストを削減できる
予知保全は、機器の異常や故障の初期兆候を検知してからメンテナンスを実施します。必要なときだけ保全活動を行えるため、人件費や部品に関する過剰なコストを抑えることが可能です。
一方、予防保全では、決められた計画通りにメンテナンスするため、実際には必要のないときも部品の交換などが進められる場合があります。また、設備や機器の故障を防ぎたいため、メンテナンスの頻度が多くなっているケースもあるでしょう。
これでは、メンテナンスにかかる人件費や部品代などはかさむばかりです。
予知保全なら故障や不具合の兆しを検知したタイミングで保全業務を実施するため、無駄を省きつつ、故障前にメンテナンスを行えます。
【メリット3】保全に必要な人員や業務の負担を少なくできる
予防保全の場合は定期的なメンテナンスが必要ですし、事後保全の場合は突然のトラブルに備える必要があります。しかし予知保全の場合は、メンテナンスやトラブルに常時備えておく必要がないため、保全業務にあたる従業員の負担を少なくすることが可能です。
また、予知保全を行うと深刻な故障に至ることも少ないと考えられます。実際に故障したとしても限られた人数で対応できるため、人員数を最適化できるでしょう。近年の予知保全では、設備や機器の監視を人力ではなくIoT機器で行うため、その分人員を減らすこともできます。
【メリット4】不良発見の精度が安定する
担当者がひとつずつ目視で確認する従来のやり方では、どうしても見落としなどのヒューマンエラーが避けられませんでした。担当者の経験値や技量次第で精度にばらつきが出てしまうこともありますし、技量の偏りが大きいと保全業務が属人化する恐れもあります。
その点、AIが分析・判断する予知保全なら業務が属人化する心配はありません。
また最新の予知保全では、IoT機器から取得したデータを元にAIが分析・判断することで、不良発見の精度が安定しています。保全業務の品質が均一になることで、安定した生産活動にもつながるでしょう。
このように、予知保全には他の保全活動に比べて多くのメリットがあります。下記記事ではメリットごとの事例も解説しているので、ぜひご一読ください。
予知保全のデメリット
メリットの多い予知保全ですが、下記2点のデメリットも存在します。
- 【デメリット1】導入コストが必要である
- 【デメリット2】学習データが不足していると精度が低くなる
予知保全を導入しても期待した効果が得られないことになりかねませんので、ぜひしっかりと理解しておいてください。
【デメリット1】導入コストが必要である
予知保全を実施するには、対象の設備や機器を監視するためのIoT機器や、収集・分析を行うシステムの構築などが必要で、それらを導入するにはコストがかかります。
導入コストは、監視対象の設備・機器の数、センサーの種類、システムの開発規模などによって異なりますが、最新機器の導入が必要となるため相応の金額を想定しておきましょう。
とはいえ、システム導入後は部品交換や人件費などのコスト削減が期待できるため、長期的にはコストの回収が見込めます。
【デメリット2】学習データが不足していると精度が低くなる
AIを採用した予知保全は、その性能が学習データの量に強く依存します。データが十分に集まっていない初期の段階では、AIの判断精度が期待に沿わない場合があります。
そのため、故障や不具合を確実に予知するためには、多くの学習データや適切な学習期間が欠かせません。
そのため、予知保全システムを初めて導入する際には、小規模でのスタートがおすすめです。小規模からスタートすると、必要な学習データ量や学習期間を減らせるため、早期にシステムを安定させられます。
このように、予知保全には2つのデメリットもあります。また、予知保全を進める際は、さまざまな課題を乗り越えなければなりません。課題やその解決方法は下記記事でまとめていますので、合わせてご覧ください。
予知保全の導入事例
ここでは、予知保全の導入事例を2つご紹介します。
【事例1】水道テクニカルサービス
水道テクニカルサービスは、水道管の漏水を専門とする会社です。水道管の漏水を効率的に発見するために、AI予測分析ツール「Prediction One」を活用しています。
水道業界において、水道管などの老朽化が進んでおり、事故の発生リスクが高くなっています。しかし、経験や知識に基づく予測では、効率的な予知保全ができません。
Prediction Oneに配水管の路線データや漏水履歴、直近の調査結果を学習させ、予測モデルの有効性を検証。その結果、従来の漏水発見に比べて、高精度かつ効率的な漏水の発見ができることを証明しました。
【事例2】サトーホールディングス
サトーホールディングスは、自動認識ソリューションを提供する会社です。
ダウンタイム（稼働停止時間）を最小限に抑えることを重要なミッションとしていましたが、担当者の技能や経験に大きく依存していました。それが原因で、データの分類作業には多くの工数がかかり、業務の効率が損なわれていたのです。
このような課題を解決するべく、AIの予測分析ツール「Prediction One」を導入しました。
導入後は、機器の故障原因を自動で詳細に分析できるようになりました。新人社員でもAIの分析結果を元に故障原因を迅速に分類でき、業務効率を大幅に向上できたそうです。
AIを活用した予知保全の手法・始め方
精度の高い予知保全には、AIの活用が欠かせません。設備や機器の監視からデータ解析まで、AIを利用することで業務の自動化と精度の向上が期待できます。
では、どのようにしてAIを活用した予知保全を始めればいいのでしょうか？
AIを活用した予知保全の一般的な進め方は以下の通りです。
- 課題の洗い出し
- 設計
- 検証（PoC）
- 実装・運用
それぞれの手順を確認しましょう。
1.課題の洗い出し
まずは、予知保全を導入する目的や現状の課題を明確にしましょう。
目的や課題がはっきりすることで、導入するAIや、AIに学習させるべきデータが決められます。また、既存の保全体系の課題を分析することで、どこから予知保全を導入すればいいかが見えてきます。
2.設計
次に、どのようなAIを導入するかや、どのようなデータが必要かなどを、設計していきます。
また、どのような体制でAIによる予知保全を進めるかといったことから、費用や期間も決める必要があります。
3.検証（PoC）
設計が終わったら、限定的な範囲や環境でテストするための環境やプロトタイプを構築します。
まずは限定された範囲で小さくテスト運用し、計画、実行、評価、改善のサイクル（PDCA）を回すのがおすすめです。範囲が広くなると、PDCAのサイクルが回しにくくなってしまいます。
4.実装・運用
検証結果が良好だった場合、実際の業務環境でシステムの導入・実装を進めます。予知保全システムを日常業務に組み込みつつ、継続的に運用していきましょう。
運用中に新たな課題や問題点が出てきたら、システムの改善や最適化を進めることも大切です。
まとめ：予知保全で安定した工場の稼働を実現しよう
予知保全とは、工場の機械や設備が故障する前に異常を検知・対処し、故障を防ぐ保全業務です。予知保全を導入すると、ダウンタイムを防げるため、工場の安定した稼働が期待できます。
もし予知保全の導入をお考えなら、AI予測分析ツール「Prediction One」をご検討ください。Prediction Oneは高度なITスキルがなくても、予知保全を実現できるツールです。機器の故障予測以外にも、AIによる予測分析を製造現場で活用できます。
下記資料でPrediction Oneの製造業での活用方法や事例を紹介していますので、ぜひ無料ダウンロードください。
