IoTとAIで実現する設備の予防保守 〜故障を未然に防ぎ、コストを大幅に削減〜
- IoTデバイスを活用してリアルタイムのデータ収集が可能になり、予防保守が実現できる
- AI分析によって故障の予兆を事前に検知し、設備の長寿命化が図れる
- IoTを活用した予防保守は、ダウンタイムの削減とコスト削減に繋がる
IoTを活用した予防保守で設備の長寿命化は可能？
設備の故障は、企業活動に大きな影響を及ぼします。突発的な故障は、生産ラインの停止や製品の納期遅延、修理費用の発生など、さまざまな損失を招きます。そのため、設備の故障を未然に防ぐ「予防保守」の重要性が高まっています。
予防保守の重要性と課題
従来の予防保守は、定期的な点検や部品交換によって行われてきました。しかし、設備の状態を目視で確認する作業には限界があり、故障の予兆を見逃す可能性がありました。また、無駄な部品交換が発生するなど、非効率な面も指摘されていました。
重要なポイント
- 従来の予防保守には、故障予兆の見逃しや非効率性の課題があった
- IoTとAIを活用することで、より精度の高い予防保守が実現可能
- 設備の稼働状況を常時モニタリングし、適切なタイミングで保守が行える
IoTによるリアルタイムデータ収集
IoT（Internet of Things）は、さまざまな「モノ」をインターネットにつなげる技術です。設備にセンサーを取り付けることで、温度、振動、圧力など、さまざまな稼働データをリアルタイムに収集できます。これにより、設備の状態を常時モニタリングすることが可能になります。
実践のヒント
IoTデバイスの導入に当たっては、以下の点に留意しましょう。
- 設備の特性に合わせて、適切なセンサーを選定する
- センサーの設置場所や取り付け方法を事前に検討する
- データ送信の安全性と信頼性を確保するネットワーク環境を整備する
AIが故障の予兆を事前に検知
IoTデバイスから収集したビッグデータを活用するには、AIの力が不可欠です。AIは、膨大なデータから規則性を見つけ出し、故障の予兆を検知することができます。さらに、将来の故障時期を予測することも可能です。
膨大なデータからの知見抽出
IoTデバイスから収集されるデータは、膨大な量になります。人間の目では、このようなビッグデータから有益な知見を見つけ出すことは困難です。AIは、このようなデータから、設備の稼働状況を示す規則性や異常値を発見することができます。
注目データ
- 世界のIoTデバイス接続数は2025年に750億台に達すると予測されている
- IoTデバイスから生成されるデータ量は2025年に79.4ゼタバイト（ZB）に達すると見込まれている
- IoTデータ分析市場は2025年に1,560億ドルに成長すると推計されている
AIによる異常検知と予測
AIは、過去のデータから正常な稼働状況のパターンを学習し、そこからの逸脱を異常として検知します。また、故障に至るまでの傾向を分析することで、将来の故障時期を予測することも可能です。これにより、適切なタイミングで予防保守を行うことができるようになります。
事例紹介: 航空機エンジンの予防保守
航空機メーカーは、エンジンに搭載したセンサーからデータを収集し、AIを用いて故障予測を行っています。エンジンの振動データなどから、部品の摩耗状況を監視し、適切な時期に部品交換を行うことで、重大な故障を未然に防いでいます。
この取り組みにより、航空機の安全性が向上するだけでなく、無駄な部品交換が削減されるなど、メンテナンスコストの大幅な削減にも成功しています。
IoT予防保守の導入メリット
IoTを活用した予防保守の導入により、設備の長寿命化だけでなく、さまざまなメリットが期待できます。ダウンタイムの削減やコスト削減に加え、作業の効率化や製品の品質向上にも貢献します。
ダウンタイム削減とコスト削減
予防保守によって、突発的な故障を未然に防ぐことができます。これにより、生産ラインの停止によるダウンタイムを最小限に抑えられるだけでなく、修理費用の削減にも繋がります。また、無駄な部品交換を避けることで、さらなるコスト削減が可能になります。
IoTを活用した予防保守の実例
IoTを活用した予防保守は、さまざまな分野で導入が進んでいます。製造業だけでなく、インフラ設備や建設機械、自動車など、幅広い領域で活用されています。
事例紹介: 風力発電設備の予防保守
風力発電設備は、遠隔地に設置されることが多く、定期的な点検が困難でした。しかし、IoTセンサーを活用することで、風車の状態をリアルタイムで監視できるようになりました。
AIによる異常検知と故障予測を行うことで、適切なタイミングで保守作業を行えるようになり、設備の長寿命化と発電効率の向上に成功しています。
参考文献・引用元
- IoTアナリティクスのグローバル市場分析と予測 MarketsandMarkets 2020年
- IoTデータ分析の重要性と課題 IDC 2021年
