予知保全とは？故障の兆候を捉えることで効率的な保全を行う手法

製造業では、継続して生産活動を続けていくために設備のメンテナンス・保全業務を行う必要があります。しかし、保全業務を行っている間は設備の稼働を止める必要があるため、効率的な保全業務の遂行が求められています。

当記事をご覧の方の中には、保全業務の中でも近年普及し始めている予知保全の導入を検討している方もいるでしょう。

そこで今回は、「予知保全とはどのような保全の考え方で、どう構築していけばいいのか」について解説します。予知保全の概要や構築方法が分からず悩んでいる方に、ぜひ参考にしていただけたらと思います。

予知保全とは不具合や故障を予知し管理を行うこと

予知保全とは、生産設備の不具合や故障が発生しそうなタイミングを予知し、それらが発生する前にメンテナンスなどを行うことを指します。

予知保全では、設備のさまざまな状態をリアルタイムに監視し、センサによって取得したデータを分析することで設備の状態を判断します。その結果を管理者に通知することで、管理者はメンテナンスを行うタイミングを決定することが可能です。

製造業の生産工場では、DXの推進に力を入れ始めている企業が増えています。予知保全はDXの有効な導入事例の一つであるため、多くの企業から注目が集まっています。

予知保全を行う目的

予知保全の主な目的は、製品を製造中のタイミングで設備本体などが故障してしまうのを避けることです。

故障したり機能が低下したりした後に行う保全を「事後保全」といいます。事後保全の場合、部品の調達や交換、作動確認などに時間がかかり、設備が稼働できない時間が長くなってしまいます。

できるだけ故障や不具合による設備の稼働停止状態を短縮し、保全業務を効率よく行うためには、メンテナンスが必要なタイミングを予測する予知保全が必要となります。

予知保全と予防保全の違い

保全には、予知保全・事後保全以外に予防保全があります。予防保全は、故障や不具合が発生する前にメンテナンスを行うという意味では予知保全と似ていますが、保全業務を行うタイミングが予知保全とは異なります。

予知保全では、事前にタイミングを明確に決めない状態で、設備の状態を監視し取得したデータの状況からメンテナンスのタイミングを判断します。一方で予防保全は、生産個数や稼働時間など、あらかじめ決めた指標に到達したタイミングでメンテナンスを行います。

予防保全は計画的なメンテナンスを行える点がメリットとなりますが、事後保全や予知保全に比べるとメンテナンスを行う回数が多くなります。また、寿命に達していない部品を交換してしまうことがあるため、部品を寿命まで使い切れていないという点で、デメリットとなる場合があります。

予知保全のメリット

予知保全を行うことのメリットとして代表的なものは、以下の4つです。

• 1.部品交換をするタイミングの最適化によるコスト削減
• 2.保全担当者の人件費削減
• 3.設備不作動時間の短縮による生産性向上
• 4.製造ノウハウの可視化それぞれの項目について解説します。

メリット1．部品交換の最適化によるコスト削減

予防保全では定期的にメンテナンスを行うため、まだ使える部品を交換することがあります。

一方で予知保全では、不具合や故障の兆候を取得したデータから予測し部品交換を行うため、交換のタイミングを最適化でき、コスト削減につながります。

さまざまなデータを組み合わせ、交換するタイミングの予知精度を高めることができれば、さらに大きな効果を生み出すメリットとなるでしょう。

メリット2．保全担当者の人件費削減

多くの工場では、生産業務や生産管理業務を担当する人とは別で、保全業務を行う専門の担当者を確保しています。予知保全を導入することで、部品交換やメンテナンスの頻度を減らせるため、保全担当者の人件費を削減できます。

効率化した分の人件費を用いて、より効率のメンテナンス手順の検討や必要な治具の製作など、さらに効率的な生産環境構築に力を入れることが可能です。

メリット3．設備不作動時間の短縮による生産性向上

故障や不具合が発生する前にメンテナンスを行う、予知保全や予防保全などを実施していない状態で故障が発生してしまった場合には、生産性に大きな影響があります。例えば、故障した設備の修理時間や交換部品を取り寄せている時間は、生産ラインを止めざるを得ません。

予知保全を取り入れることで、必要なタイミングでメンテナンスを行えるため、製造中のトラブルで設備が使えない時間を大幅に短縮できます。これは、大きく生産性の向上につながる取り組みです。

メリット4．製造ノウハウの可視化

また、予知保全を行う過程で取得するさまざまなデータを分析することで、人材育成などに活用できます。

熟練の職人が作業しているときのデータを蓄積しておけば、言語化できていない製造ノウハウを可視化できる可能性があります。

これらの技術やノウハウなどをうまく取り入れることで、製品品質の向上や人材育成などに活用することが可能です。

予知保全のデメリット

予知保全はメリットが多く、魅力的な保全の考え方です。一方でデメリットもあり、どの企業でも気軽に取り入れられるわけではありません。

予知保全を行うためには、必要なセンサやデータ解析装置などを導入する必要があり、この環境の構築にはさまざまな専門知識が重要です。これらを自社だけで賄うのは簡単なことではありません。

予知保全システム関連のサービスを提供する企業に相談することで、目的にあったシステム構成が可能です。導入に初期費用が発生しますが、うまくシステムを活用すれば、かけた費用は十分回収できるでしょう。

予知保全を行うために必要なもの

予知保全を行うためには、以下の要素が必要です。

• データを取得し情報を集約するIoTシステム
• データを元に判断するAI
• 保全タイミングを明確にする製造の知見

それぞれの具体的な内容について解説します。

データを取得し情報を集約するIoTシステム

予知保全では、リアルタイムで取得されるデータをクラウドへ集約し、集約された情報を元にメンテナンスのタイミングを判断します。

そこで、生産設備の稼働状況（位置、荷重、電流など）に関するデータを取得できるセンサやゲートウェイ、クラウドなどで構成されるIoTシステムが必要です。

保全を行うタイミングを精度よく推定するためには、生産設備の寿命に関係のある情報を取得できるセンサや取得したデータをクラウドへリアルタイムで送信できる通信プロトコルなど、IoTシステムを構成する要素全体について、適したものを選択することが重要です。

データを元に判断するAI

クラウドに集約されたデータはAIによって分析され、メンテナンスが必要なタイミングを推定します。

設備本体の情報やセンサで取得するデータの種類によってAIの調整を行う必要があります。AIの調整を行うことによって、予知保全の精度が向上しますので、予知保全のメリットを活かすためには重要なポイントです。

一般的にはクラウドに集約された情報を元に推定しますが、単一のセンサから取得した情報のみで判断できる場合には、クラウドではなくセンサ側にAIを搭載するエッジAIを使用する場合もあります。

保全タイミングを明確にする製造の知見

予知保全の精度を高めるためには、センサやクラウドだけでなく生産設備や製造のプロセスなど、製造に関する知見が必要不可欠です。

設備が壊れそうになっている場合なのか、必要な精度が実現できない場合なのかなど、メンテナンスが必要なタイミングは、現場の技術者が持つ知見などに基づいて決めていきます。

また、予知保全システムを構築する際に知見を集約しておくことで、それがノウハウの蓄積となり、後継者の育成を加速させられることもあるでしょう。

予知保全を導入する際は専門家に相談するのがおすすめ

予知保全を導入したい企業が単独で適切なセンサやIoTシステム、AIを準備するのは簡単ではありません。また、予知保全ができるようなシステムをパッケージとして提供している場合もありますが、これらは自社の環境に合致するか判断ができない場合が多くあります。

そこで、予知保全の導入を検討する際には、専門のサービスを提供している企業に相談しましょう。そうすることで、自社の環境に適した予知保全システムを構築することができます。

まとめ

今回は、設備の保全の中でも、さまざまなデータからメンテナンスが必要なタイミングを予測する予知保全について解説しました。予知保全を導入することで、部品代や人件費を低減し、生産性の向上を実現できます。

予知保全が行えるシステムを構築するためには、センサやクラウド、AIなどさまざまな準備が必要です。自社単独で予知保全システムの導入を進めるのが難しい場合、ASTINAがご相談を承りますので、お問い合わせください。