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予知保全の5つの課題とは?解決方法とおすすめツールを紹介

予知保全を導入したいけどどのような課題があるのか事前に確認したい、といった方が多いのではないでしょうか?

予知保全とは異常の前兆を早期に検知することです。設備や機器が故障する前にメンテナンスができるため、ダウンタイム(稼働停止時間)のリスクを減らせます。

しかし、予知保全には、実施するうえで障害となる5つの課題があります。

本記事では、予知保全の課題を紹介したうえで、解決方法をまとめました。課題を解決するためのツールについてもご紹介するので、予知保全の導入を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。

なお、予知保全を導入するならAIによる予測分析ツール「Prediction One」がおすすめです。Prediction Oneであれば、高度なITスキルがなくてもAIを使った故障予測が始められます。

Prediction Oneでできる不良品の検知や出荷数予測などを資料にまとめているので、ぜひ下記のリンクから無料ダウンロードしてみてください。

事例の課題やよくいただくご相談を基に、サービスの活用方法をご紹介します。

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予知保全の5つの課題

予知保全の導入で直面しやすい課題は以下の5つです。

  • 【課題1】初期コストがかかる
  • 【課題2】専門知識がないと活用しにくい
  • 【課題3】必要なデータ量を確保できていない
  • 【課題4】故障の予兆を見つける精度を高める必要がある
  • 【課題5】費用対効果がわかりにくい

それぞれ詳しく紹介します。

【課題1】初期コストがかかる

予知保全の導入には、設備や機械の運用状況をリアルタイムで監視し、データを収集・解析するための装置やシステムが欠かせません。

例えば、各種センサーや無線通信機器、そしてデータを分析するためのAIツールなどを導入する必要があります。

これらの導入や設置には、一定の初期コストがかかるため、導入に踏み切れないこともあるでしょう。

【課題2】専門知識がないと活用しにくい

予知保全を行うには、データ処理や統計処理、データ解析などの知識が必要です。このような知識がなければ、せっかく予知保全を始めても、精度の高い保全活動が行えない恐れがあります。

社内に専門的な知識を持つ人材がいない場合、新たに人材を雇用しなければなりません。すぐに人材が見つかるとは限らないため、予知保全の開始に時間がかかってしまううえ、人材を探して雇用するコストもかかります。

【課題3】必要なデータ量を確保できていない

大量のデータがなければ予知保全の精度が高まりません。なぜなら、データがなければ「どのようなときに故障するのか」がわからず、故障を検知できないためです。

予知保全の導入を考えている企業でも、十分なデータ量がない場合やデータ収集そのものをまだ始めていない場合があります。

このようにデータがない、もしくはデータが少ないと、精度の高い予知保全は行えません。

【課題4】故障の予兆を見つける精度を高める必要がある

異常の前兆を見つける精度を高めるためには、大量のデータを分析することが重要です。

ただし、単にデータが多いだけでは不十分で、故障パターンを予測するのに適したデータを用意する必要があります。例えば、機器や設備の稼働時間や負荷などの運用データ、過去の故障記録などです。

また、短期間で収集したデータでは、十分な分析ができず意味をなさない場合もあります。複数ある故障のパターンのうち、1つや2つのパターンしかデータとして集まっていない可能性があるためです。

したがって、精度を向上させるには、長期間にわたってデータを収集しなければなりません。

【課題5】費用対効果がわかりにくい

予知保全は結果が出るまでに時間がかかるため、費用対効果を短期的に評価するのは困難です。予知保全を始めたあとは、定期的にPDCAサイクルを回さないとその効果を実感しにくいもの。

費用対効果を短期では提示できないため、上層部の理解が得られずに予知保全が途中で終了してしまうリスクもあります。

予知保全の課題を解決する3つの方法

予知保全には多く課題がありますが、以下の方法で解決できます。

  • 【解決方法1】長期的な視点で導入を進める
  • 【解決方法2】専門知識がなくても使えるツールを導入する
  • 【解決方法3】ミニマムでスタートさせる

それぞれ確認していきましょう。

【解決方法1】長期的な視点で導入を進める

予知保全を始める際は、長期的な視点で計画を立てましょう。

前述した通り、予知保全はすぐに費用対効果が見えにくいものです。精度を高めるためには、長期的にデータを取集する必要があります。ツールの導入に初期費用がかかるため、短期でそのコストを回収しようと思っても、なかなか難しいものです。

長期的に効果を測定できれば、故障や機器のダウンタイム(稼働停止時間)を防ぎ、保全にかかる人件費や部品費を最小限に抑えられます。さらに、従業員の負担軽減や、保全業務の属人化を解消できるというメリットもあります。

また、長期で運用できれば、故障の予兆を見つけるためのデータを集めながら、精度を高めることが可能です。

そのため、初めから長期的な視点で導入し、短期間で予知保全を評価されない環境を整えましょう。

【解決方法2】専門知識がなくても使えるツールを導入する

予知保全の実施には、データ処理や統計処理、データ解析などの専門知識が求められる場合が多いです。

しかし、専門知識がなくても操作できるツールを選べば、専門知識を持つ人材が在籍していなくても予知保全を進められます。

たとえば「Prediction One」なら、プログラミングやデータ解析の経験がなくても、予知保全を始められます。

詳しくは無料でダウンロードできる資料にまとめていますので、ぜひご覧ください。

【解決方法3】ミニマムでスタートさせる

工場全体に一度に予知保全を導入するのはコストが大きく、運用も複雑になりがちです。

そのため、ミニマムな規模からスタートし、段階的に拡大する方法が推奨されます。小規模なスタートなら必要なデータ量が少なく済むため、データが不足している場合でも予知保全を進めることが可能です。

そして、少しずつ規模を拡大することで、費用対効果を見ながら最適な運用規模を見つけられます。

結果として、大きな失敗を避けつつ予知保全を進められるでしょう。

Prediction Oneが予知保全におすすめの理由

予知保全を導入する際は、設備や機械の動作状態を即時にモニタリングし、そのデータを集めるためのIoT機器が必要です。さらに、データを集めるだけでなく、そのデータを分析して予測することが欠かせません。

このプロセスを効率的に進められるのが、AIを使った予測分析・データ分析ツール「Prediction One」です。

「Prediction One」がおすすめな理由は5つあります。

  • 専門知識がなくても利用できる
  • 自動モデリングにより高い精度で予測できる
  • 予測の結果と理由をわかりやすく提示できる
  • デスクトップ版とクラウド版から選べる
  • 30日間無料で試せる

専門知識がなくても利用できる

Prediction Oneは、プログラミングなどの専門スキルを必要とせず、高度な予測分析を簡単に実行できるAIツールです。

予測分析とは、過去のデータから未来を予測する手法で、予知保全を実施するうえで大いに役立ちます。

例えば、過去のデータを元に設備や機器の異常が起きる前兆を検知できるため、製造機器の故障によるダウンタイム(稼働停止時間)を削減できます。

自動モデリングにより高い精度で予測できる

Prediction Oneは高い予測精度を実現できるように、ソニー独自の自動モデリング機能を開発しています。

この機能は、既存のデータから最適なモデルを自動生成し、予測分析・データ分析の精度を向上させます。

予測の結果と理由をわかりやすく提示できる

予測分析やデータ分析の精度が高くても、その結果の表示がわかりにくければ、分析結果を有効活用できません。

Prediction Oneは、予測結果をグラフ化できるため、視覚的に予測結果を把握できます。

また、「なぜそのような予測に至ったか」という理由もわかりやすく提示するため、今後どのようなアクションが必要かを具体的に考えられます。

デスクトップ版とクラウド版から選べる

Prediction Oneは、指定のアプリケーションをパソコンにインストールして利用する「デスクトップ版」とブラウザ経由で使える「クラウド版」の両方を取り扱っています。

デスクトップ版は高度なセキュリティが求められる場合や、ネットワーク環境が整っていない場所での利用に最適です。一方、クラウド版は場所を選ばずに利用できるため、外出が多い方に向いています。

自社に合った環境を選べるため、セキュリティの観点からも安心できます。

30日間無料で試せる

Prediction Oneでは30日間の無料トライアルを提供しています。

予測分析を行うツールは、実際に試用しないと自社の運用に適合するか、予期した通りの分析ができるか確認が難しいものです。

Prediction Oneなら導入前に使用感を確認でき、自社で使えるかを判断したうえで本格的に導入できます。

無料トライアルの利用はもちろん、ご相談も受け付けていますので、下記リンクより気軽にお問合せください。

Prediction One

誰の手にもAIの予測分析を
法人向け予測分析ツール

「Prediction One」で予知保全を始める4つの手順

上記でご紹介した「Prediction One」を使って予知保全を始める場合は、以下の流れで進めていくのが一般的です。

  1. データを用意
  2. データをPrediction Oneで学習
  3. 予測精度の評価結果と予測理由を確認
  4. 予測を算出
  5. 確率や数値などの予測結果をビジネスアクションにつなげる

詳しくは下記ページで動画にもまとめていますので、ぜひご覧ください。

まとめ:予知保全の課題はミニマムに導入して乗り越えられる

予知保全には以下のような課題があるため、導入を検討されている方は事前にチェックしましょう。

  • 【課題1】初期コストがかかる
  • 【課題2】専門知識がないと活用しにくい
  • 【課題3】必要なデータ量を確保できていない
  • 【課題4】故障の予兆を見つける精度が高める必要がある
  • 【課題5】費用対効果がわかりにくい

「長期的な視点で導入を進める」「専門知識がなくても使えるツールを導入する」といった解決方法はありますが、課題がある以上はミニマムで導入して広げていく方法が安全と言えます。

AIによる予測分析ツール「Prediction One」は、プログラミングなどの知識がなくても利用できるシンプルな設計です。分析結果の理由もわかりやすく表示するため、次のアクションを決めやすくなります。

30日間の無料トライアルを用意しているので、気になる方はぜひお問い合わせください。

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