故障予測とは？手法やメリット・デメリット、AIが欠かせない理由を徹底解説

故障予測とは、設備が故障する前の不具合（前兆）を検知し、壊れる前に対処する保全業務の1つです。

製造業では生産ラインが停止してしまうと、大きな損害が発生します。そのため、保全業務に注力しているのです。

製造業における保全方法には、大きく3通りあります。

この中で、故障予測は予知保全に含まれます。つまり、設備機器が壊れるのを予知して、壊れる前に保全するのが故障予測なのです。

現在は技術の進歩により、特にAIによる故障予測を導入する企業が増えています。詳細は以下の記事で解説しているので、合わせてご一読ください。

• AIによる故障予測とは？アプローチ方法を把握して安定した設備保全を実施

故障予測の手法は、主に以下の3つです。

故障予測には以下のメリットがあります。

• 【メリット1】ダウンタイムを削減できる
• 【メリット2】コストを抑えられる
• 【メリット3】機器や設備の寿命を延ばせる
• 【メリット4】現場の安全性が上がる
• 【メリット5】管理者の負担を軽減できる

それぞれ見ていきましょう。

【メリット1】ダウンタイムを削減できる

故障予測を実施すると、異常の前兆を早期に検知し、修理やメンテナンスのタイミングを最適化できます。これにより、製造機器の故障によるダウンタイム（稼働停止時間）を防ぐことが可能です。

稼働が停止してしまうと納期遅延のリスクが高まるだけでなく、機会損失のリスクも生じます。

具体的には故障により生産が止まることで、通常なら生産して利益を得られるはずの製品が作れなくなる、という損失です。

故障予測によりダウンタイムのリスクを軽減できれば、機会損失の削減や生産効率の向上が期待できます。また、納期を守った製造を継続できるため、企業の信頼性を高めブランドイメージの強化にもつながります。

【メリット2】コストを抑えられる

製造機器が故障すると、修理や交換のコストがかかります。また、故障を避けるために、事前に計画を立ててメンテナンスや部品の交換をしていると、無駄も発生しかねません。

故障予測なら、異常を検知したタイミングで修理や交換ができるため、無駄なコストを未然に防げます。さらに、故障を未然に防げるため、生産停止による機会損失のコストを大幅に削減可能です。

万が一、設備機器が故障してしまっても、故障予測のデータを元に故障原因を迅速に特定したうえでピンポイントで修理でき、損失を最小限に抑えられます。

【メリット3】機器や設備の寿命を延ばせる

故障予測には、機器や設備の寿命を延ばせる利点もあります。

製造業において、機器や設備の交換はできるだけ避けたいコストなはずです。交換の頻度が長くなれば、それだけ利益に直結します。

故障予測を取り入れれば、故障前の不具合の段階でメンテナンスできるため、修理不可となる故障の前に対処できるように。その結果、機器や設備の全体的な寿命が延び、その分設備投資の回収期間が長くなります。

企業が必要とする設備の交換頻度や修理費用の削減に直結し、長期的に見れば経営の安定化に貢献します。

【メリット4】現場の安全性が上がる

故障予測により、機器の突然の故障や事故を未然に防げるため、安全性の担保にもつながります。

設備機器が突然壊れると、現場で働く従業員が巻き込まれる事故につながりかねません。製造現場での事故は、企業が防ぐべき事案です。

故障予測で設備機器が故障する前の異常を検知できれば、故障が原因の事故を防止できます。

また、事故によって増える後始末や検品作業が発生しないため、従業員の負担軽減にも効果的です。

結果として、退職や休職者の減少にもつながります。

【メリット5】管理者の負担を軽減できる

機器の突然の故障や事故を未然に防げれば、管理者の負担も軽減できます。

もし故障予測を行わずに機器や設備が壊れた場合、その機器や設備の交換や故障の原因究明などで管理者は多忙になります。その間も、他の機器や設備を管理しなければなりません。

同時多発的に機器や設備が故障すると、いつまでたっても仕事が終わらない状況になってしまうことも考えられます。

故障予測を行っていれば、機器や設備の異常の前兆を早期に把握し、壊れる前にメンテナンスを手配できます。また、故障が発生したときも、データを用いて迅速に原因を特定できるため、現場の管理者の精神的な負担を軽減できるでしょう。

さらに、AIを活用することで、管理者の経験に頼ることなく故障予測ができるため、属人化を防止できます。経験のある管理者だけに負担が偏ることはありません。

故障予測には、以下のデメリットもあります。

• 【デメリット1】導入コストがかかる
• 【デメリット2】精度を高めるためには分析と改善の必要がある

詳細は以下の通りです。

【デメリット1】導入コストがかかる

故障予測にAIやその他システムを導入すると、一定の初期投資が必要です。

故障予測を取り入れる際の選択肢は、自社開発やクラウドサービス、アプリと幅広いですが、どの方法を選んでもそれなりにコストはかかります。

加えて、AIを活用するためにはAI技術に精通した人材が必要となるため、人材の育成や雇用、教育などの人材コストも計画に含めなければなりません。

導入コストを抑えて故障予測を始めるなら、一部の機器や設備だけから故障予測を始め、少しずつ拡大していくのがおすすめです。また、AIを利用する際には、AIの専門的な知識がなくても運用できるツールを選ぶことで、人材コストをかけずに故障予測を始められます。

【デメリット2】精度を高めるためには分析と改善の必要がある

故障予測にAIなどのシステムを導入しても、すぐに精度の高い故障予測が実現するわけではありません。高い精度で予測するためには、継続的なデータ分析と改善作業が求められます。

新しい稼働データや故障データを入手できたときには、システムに追加し分析結果を基に改善していく作業が必要です。

初期段階ではこのような作業が発生しますが、故障予測の精度が徐々に向上してくれば、作業時間や労力が少なくなり、全体的な運用コストも減少します。

したがって、導入の初期段階ではデータ分析に工数がかかることがあるものの、長期的には高い効果とコスト削減につながります。

故障予測にツールやシステムを組み合わせると、生産性が向上しやすくなりますが、中でもAIは以下の理由から欠かせません。

• 大量のデータ処理ができるから
• 高度なパターン認識ができるから
• リアルタイムで監視と予測ができるから

AI特有のメリットを見ていきましょう。

大量のデータ処理ができるから

製造業における故障予測は、大量のデータを分析する必要があります。この膨大な量のデータを人間がすべて分析するのは、時間やリソースの観点から現実的に困難です。

しかし、AIであれば莫大な量のデータを迅速に処理し、正しく分析することが可能です。多くのデータをAIに学習させることで、工場にある設備の異常をすぐに検知し、故障する前に対処できるようになります。

高度なパターン認識ができるから

AIは高度な学習アルゴリズムにより、人間が認識しきれない複雑なパターンを検出する能力があります。

人間が見落としがちな問題点や異常も検知できるため、より精度の高い予測が可能です。

リアルタイムで監視と予測ができるから

AIにはデータ監視をしながら、リアルタイムに予測する能力があります。突発的な故障を未然に防ぐだけでなく、必要に応じて即座に修理やメンテナンスの指示を出すことも可能です。

適切なタイミングで修理やメンテナンスを行うことができるため、ダウンタイムの軽減に直結します。

AIを使うことで故障予測の精度が高まるうえ、リアルタイムでの監視・予測ができるようになります。

しかし、AIの活用には、AIに関する専門的な知識が欠かせません。とはいえ、AIに詳しい人材はどの企業も求めているため、すぐに雇用するのは難しいものです。

そこでおすすめなのが、専門的な知識がなくてもAIを使った故障予測ができるツールの導入です。

例えば、Prediction Oneなら、AIの知識やプログラミングのスキルがなくても、直感的な操作でAIを使った故障予測が実施できます。予測の根拠もわかりやすく解説しているため、分析結果からどのようなアクションが必要かを考えられるのも特徴です。

Prediction Oneの詳しい機能は下記の資料で紹介していますので、ぜひ無料ダウンロードしてご覧ください。

• Prediction Oneの資料ダウンロード

AIによる故障予測の導入は、主に以下の4つのステップに沿って進めていきます。

1. センサーの選定
2. データの取得
3. 学習
4. 実装・運用

なお、これらのステップを踏む前に、具体的な課題を把握しておく必要もあります。

詳しくは以下の記事で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。

• AIによる故障予測とは？アプローチ方法を把握して安定した設備保全を実施

故障予測は、工場や製造業における設備の異常や故障の前兆を検知し、事前に対処する予知保全の1つです。

ダウンタイム（稼働停止時間）の削減、設備の寿命延長、従業員の負荷軽減などのメリットがあります。

ただし、大量のデータを扱うため、精度の高い故障予測を人が行うのは困難です。故障予測を取り入れ、設備や機器の故障を未然に防ぐなら、AIの活用がおすすめです。

AIの知識不要で故障予測が始められる予測分析ツール「Prediction One」には、下記のような特徴があります。

製造現場での活用方法や非公開の事例が気になる方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。