予知保全とは、機械設備の状態を常時監視し、故障の予兆を事前に察知して適切な対策を講じることで、設備の突発的な故障を未然に防ぐ保全手法です。従来の時間基準保全(TBM)や状態基準保全(CBM)に対し、予測を重視するアプローチが大きな特徴です。製造業をはじめ、設備の安定稼働が重要視される分野で導入が進んでいます。
| 類義語 | 予測保全、インテリジェント保全 |
|---|---|
| 対義語 | 事後保全、運転時無保全 |
| 言い換え | 予兆管理保全、状態監視保全 |
| 関連用語 | AIオペレーションズ、センサー監視、IoT |
予知保全は、設備の振動、温度、圧力などの状態を常時モニタリングし、データを解析してあらかじめ設定された閾値を超えるなどの異常の予兆を検知します。そして故障が発生する前に、保全作業を行うことで設備の突発的な停止を防ぎます。AIやIoTなどの技術を活用することで、より高度な予測が可能になっています。
従来の時間基準保全では、設備の経年劣化を考慮せずに一定期間ごとに保全を行うため、過剰な保全コストがかかる場合がありました。また、状態基準保全では設備の劣化に伴う異常の検知は可能ですが、故障の予測までは難しいと指摘されてきました。予知保全はこれらの課題を解決し、適切なタイミングで必要な保全を行えるメリットがあります。
例1: 工場に設置された主要な製造設備に、振動、温度、圧力などを計測するセンサーを取り付け、データを常時収集・解析するシステムを導入した。AIによる学習を重ねることで、設備の異常の予兆を高い精度で検知できるようになり、故障に伴う損失コストを大幅に削減できた。
【解説】製造現場における代表的な予知保全の活用例です。センサーデータからAIが設備の状態を常時監視し、異常の予測や故障の未然防止に役立てています。
例2: ビルの空調設備に、室温や風量、圧力などのセンサーを設置し、クラウドにデータを送信する仕組みを構築した。データ解析の結果、ある室外機のファンベアリングの異常が予測されたため、保全作業を行い故障を回避することができた。
【解説】オフィスビルの設備管理における予知保全の活用事例です。設備の状態監視とデータ解析によって、故障の予兆を事前に検知し対処することが可能になります。
予知保全は、設備の安定稼働と保全コストの最適化を両立する有力な手法として、さまざまな業種・分野での導入が進んでいます。AIやIoTなどの技術の進化に伴い、より高度な予測が可能になることが期待されており、今後の発展と普及が見込まれています。
