予知保全のメリット1：ダウンタイムを最小限に抑えられる
では早速、予知保全のメリットを見ていきましょう。
1つ目のメリットは、設備が止まるダウンタイムを最小限に抑えられる点です。工場の稼働がたとえ1分でも止まると、その工場では莫大な損失が生まれてしまう恐れがあります。
しかし、予知保全を導入すれば、機械や設備が故障するパターンを事前に分析し、故障する前にメンテナンスや修理が可能です。結果としてダウンタイムのリスクを大幅に抑えられます。
予期せぬ機械の故障や事故を防ぐことで、職場をより安全な環境に整備できるでしょう。
ダウンタイムを最小限に抑えるために有効なのが「AIの活用」です。
AIなら機械のデータをリアルタイムで分析し、異常の兆候を早期に察知できます。人が予知保全を担当すると故障の予兆を見落としてしまう可能性もありますが、AIなら見逃すことはありません。たとえば、寿命が近くなってきている部品を故障前に検知できれば、その部品を交換するだけでダウンタイムを避けられます。
事例
予知保全によってダウンタイムを最小限に抑えた例として、サトーホールディングス株式会社の事例を見てみましょう。
同社は、バーコードやRFIDといった自動認識技術を活用したソリューションを提供しています。中でも、ラベル発行プリンタのシェアは世界でもトップクラスです。
さまざまな業務を行う中で、顧客へのサービス保守として「ダウンタイムをいかに少なくするか」をミッションとしている同社。しかし、なぜ機器が故障したのかというデータの分析が担当者一人ひとりの能力に依存していたうえ、データの分類に非常に大きな工数がかかっていました。
そのような状況で、AIによる予測分析ツール「Prediction One」を導入。機器の故障の原因を自動で検証・分析できるようになり、保全業務の効率化に成功しました。今では、新たに配属された社員がAIの判断結果を活用して故障原因を分類できるようになり、業務の属人化も解消できているようです。
予知保全のメリット2：人件費・部品などのコストを削減できる
2つ目のメリットは、人件費・部品などのコストを削減できる点です。
予知保全と似た保全方法として「予防保全」があります。予防保全では、工場で使用する部品に耐用年数や時間を定め、その期間が来たら交換する方法です。
この予防保全では、部品がまだまだ使える状態であっても計画通りに保全業務が行われます。そのため、部品の購入・処分にかかる費用や、交換作業にかかる人的コストもかさんでしまうのです。長期的に見ると、多くの無駄が発生しているかもしれません。
一方で、予知保全であれば故障や不具合の予兆を察知して修理や交換を行うため、部品が無駄になりにくくなります。また、部品の交換頻度が少なくなれば、交換作業を行う際に発生する人件費も抑えられます。
予知保全を取り入れた企業の中には、維持コストが最大25％、人件費が15％も削減できた事例があるほどです。
事例
産業用冷凍機を製造するとあるメーカーは、主に保守コストの削減を目的に予知保全を導入しました。
同社は、自社製品の故障予防のために、消耗品を早めに交換するアフターサービスを実施しています。しかし、人件費や部品代といったコストの増大に悩んでいました。
予知保全を取り入れることで、部品の劣化や故障の予兆を掴めるようになり、本当に必要な部品だけを交換できるように。消耗品の購入費用だけでなく、保守に関する人件費も抑えられるようになりました。
予知保全のメリット3：保全に必要な人員や業務の負担を少なくできる
3つ目のメリットは、保全に必要な人員や業務の負担を少なくできる点です。
たとえばIoTを活用した予知保全の場合、設備をインターネット回線に接続しデータを自動的に取得できるため、定期的に手動でデータを収集する必要はありません。作業時間を大幅に短縮できるうえ、人的ミスの発生も防げます。
また、機器の異常な動作やパフォーマンスの低下などがあった際は、メールなどで通知を受け取ることが可能です。大きなトラブルにつながる前に対応ができるため、急なトラブル対応や大規模な修理が発生する確率も抑えられます。
さらに、異常を検知する際に人の経験やカンに頼っていると、後継者の教育にも時間と手間をかけなければなりません。IoTやAIを活用した予知保全を導入すれば、属人化した業務を減らせるのもポイントです。
IoTやAIに機器の異常の検知を任せた分、人は人しか担えない業務に集中できます。
事例
生活用品や化粧品を製造しているあるメーカーは、多種多様な製品を生産しているために、社員の設備監視に大きな負担がかかっていました。
また、自動化ツール導入による人員削減や世代交代などが原因で、経験年数の浅いスタッフが設備の監視へアサインされることに。人員不足と慣れない業務を担当しなければならない状況下で、担当者の精神的負荷は大きくなっていました。
その解決策として導入したのが、予知保全です。
工場や建物の設備、製品品質などを、オンラインで常に監視できるよう整備。予兆段階で異常を検知し対処できるようになったため、スタッフの精神的負荷を大きく減らすことに成功しました。
予知保全のメリット4：不良品の発見精度が安定する
4つ目のメリットは、不良品の生産リスクを抑えられる点です。
製造業において、自社製品の品質安定は欠かせません。たった1つの不良品が、企業の信頼を損ねるきっかけとなる可能性もあります。
しかし、従来の目視による品質検査では、担当者の経験やスキルによって精度にバラつきが出ることも考えられます。製造機器の不具合が原因となって不良品が作られていた場合、多くの不良品が製造され流通してしまうケースもあるでしょう。
予知保全は直接的に不良品を検出するわけではありませんが、機械の異常が原因となる品質問題の発生を未然に防ぎます。AIを活用した予知保全であれば、機器の不調や故障を確実に察知できるため、不良品が製造される前に対処でき、製品の品質安定に貢献します。
事例
ある板金部品製造メーカーでは、予知保全を実施することで、品質不良の削減に成功しました。
設置前は工場内の音が大きく金型の破損に気づけないケースが多くあり、その影響で不良品が多く製造されてしまうケースがありました。そこで、プレス加工機の金型に振動センサーを設置し、予知保全を実施したのです。
予知保全を開始すると、プレス加工機の金型が破損する前に異常を検知できるようになり、結果として品質不良は100個から0個へと減少。また、設備の停止時間も8時間から0時間へと大幅に短縮され、修繕や点検にかかる時間も削減できました。
予知保全のデメリット・注意点：導入コストがかかる
予知保全には多くのメリットがある一方で、潜在的なデメリットや注意すべきポイントも存在します。
特に考慮すべき点は、導入コストの高さです。
予知保全を実装するには、対象となる設備や機器の監視を行うIoT機器の導入や、データの収集と分析を行うシステムの構築が欠かせません。とはいえ、長期的な視点で見ると、部品や設備の交換コスト、人件費などを抑制できるため、費用対効果が高いケースが多いです。
監視対象の機器の数や使用するセンサーの種類、システム開発の規模などによってコストは変動するため、導入前には詳細な見積もりを出してもらいましょう。
また、AIを活用した予知保全では、高い精度を出すためには十分な学習データを用意しなければならないことも注意点のひとつ。データが不足していると、期待通りに予知保全が行えない恐れがあります。
「データが十分にそろっているかわからない」という疑問を持っている方は、まず予知保全に使えるツールを提供するベンダーに相談してみるのがおすすめです。
予知保全にIoT機器やAIを組み合わせるのが主流
予知保全のパフォーマンスを最大限に発揮させる方法として、IoT機器やAIツールの導入が挙げられます。
IoT機器があれば無人で設備機器の監視や情報収集ができますし、AIツールがあれば故障や不具合の兆しをより高い精度で判断できます。対象の設備・機器を監視するためにIoT機器を導入し、データの収集・分析のためにAIツールを導入するという具合です。
とはいえ、IoT機器やAIツールの導入にはコストがかかります。評判がいいIoT機器やAIツールを導入してみたものの、自社には合わないというケースも珍しくありません。
そこで、IoT機器やAIツールを導入する際は、いきなり工場全体で導入するのではなく、特定の設備や機器の予知保全から試していくのがおすすめです。小規模でスタートすることで、万が一自社に合わない場合でも損失を最小限にとどめられます。
下記の記事では、AIを活用した予知保全について詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてください。
まとめ：予知保全には多くのメリットが存在する
予知保全のメリット・デメリットは以下の通りです。
〇メリット
- ダウンタイムを最小限に抑えられる
- 人件費・部品などのコストを削減できる
- 保全に必要な人員や業務の負担を少なくできる
- 不良品の発見精度が安定する
〇デメリット
- 導入コストがかかる
- 高い精度を出すには十分な学習データが必要
デメリットや注意点もいくつかあるものの、機器の不調や故障による損失を回避するためには、予知保全の導入がおすすめです。
予知保全の導入をお考えでしたら、AI予測分析ツール「Prediction One」をご検討ください。ITのスキルやAIの知識がなくても、AIを用いた予知保全を実施できます。
30日間の無料体験版を用意しているため、実際に現場で使用してから導入を決定可能です。導入を悩んでいる方の相談も受け付けていますので、ご気軽にお問い合わせください。。
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