予知保全とは?予防保全との違いとおすすめ製品5選

予知保全とは?予防保全との違いとおすすめ製品5選
予知保全とは、製造現場の機械設備の状態をデータとして収集・計測することにより、事前に機械のトラブルを検知して未然に故障を防ぐ保全手法です。この記事では予防保全との違いや、予知保全の導入メリットや、おすすめの製品5選をご紹介しています。

予知保全とは?

予知保全とは?

予知保全とは、製造現場の機械設備の状態をデータとして収集・計測することにより、事前に機械のトラブルを検知して未然に故障を防ぐ保全手法です。

予知保全の大きな特徴としては、機械設備の稼働状況を常時監視・観測し続けることにあります。リアルタイムでの常時把握によって機械設備の状態の変化を素早く捉えるには、監視を行うためのシステム構築が必要です。

予防保全と予知保全の違い

予防保全と予知保全の違い

従来の機械設備の保全手法としては、事後保全・予防保全が主流でした。

事後保全とは、あくまで機械設備に故障等のトラブルが発生した後に修繕等の対応を行う保全手法です。また、予防保全とは、一定の周期で点検・メンテナンスを行う手法であり、定期的に部品を交換したりすることで機械設備の安定稼働を維持させます。

一方の予知保全は前述した通り、収集したデータを基にメンテナンスを行います。突発的な故障により起こり得る生産停止のリスクを未然に防ぐことができます。

予知保全を実施するメリット

予知保全を実施するメリット

予知保全を実施する3つのメリットを以下にご紹介します。

設備のメンテナンス費用を削減できる

予知保全は予防保全のように定期的な部品交換等を行わず、客観的なデータに基づいて適切なタイミングでメンテナンスを行うため、余分なコストが発生しにくいメリットがあります。また、リアルタイムで設備状態を把握し、トラブルの予兆を事前に察知したタイミングで部品等を発注することも可能なため、在庫削減の効果も期待できます。

最低限の人員で設備稼働を維持できる

機械が故障してから対応する事後保全ではダウンタイムの発生は避けられません。ダウンタイムが1秒発生するだけで、業務停止に及ぶ影響は莫大なものです。 そのため、リアルタイム監視による予知保全を徹底し、ダウンタイムを回避することは、直接的に生産性の維持・向上に繋がります。

予知保全のはじめ方

従来の予防保全・事後保全に代わって注目を集めている予知保全は、IoTの活用が欠かせないものとなっています。具体的には、監視を行う機械設備にセンサを取り付け、データの収集・蓄積・分析を行うシステムを構築します。

収集した機械設備のデータを自動で解析してダッシュボードに可視化してくれるようなシステムもあり、データに基づいた予知保全は「攻め」の保全を実現できる手法です。保全を通して生産性アップを実現することも可能となるため、自社の業態に適したシステムやソリューションを選択するようにしましょう。

予知保全おすすめ製品5選

株式会社 金沢エンジニアリングシステムズ

KES IoT Logic.BOND

製品画像

【KES IoT Logic.BOND】は、設備機器(PLC)のデータをクラウドまたはオンプレサーバーに蓄積し、稼働状況の監視やAIを活用して予知保全を可能にします。
クラウドは、Microsoft Azure、AWS IoT、その他に対応しています。
各種設定はプログラムを意識することなく、GUIで簡単にでき、ご購入頂いた当日から稼働することが可能です。
LTEモバイル回線を利用していますので、IoT機能だけでなく、遠隔でPLCのラダー変更やモニタリングも可能ですので、遠隔メンテナンスとしても利用できます。

詳細を見る

この製品に関連するサービスメニュー

株式会社モアソンジャパン

軸受異常診断AI vibGazer

製品画像

<概要>
軸受異常診断AI 『 vibGazer 』 ではモーターなどの回転駆動系の軸受振動データに注目。AIモデルが異常兆候をいち早くキャッチし機器が故障停止する前にお知らせします。

<vibGazerができること>
・高精度の正常異常判定
・異常タイプを推定
・予知保全:故障時期を予測

スモールスタート可!
予知保全メンテナンスの導入をサポートします。

お客様自身で ”学習モデル” を作成いただける機能を機能を準備中です。”学習モデル” をお客様自身で作成いただくことで、立上げにかかるコストを大幅に抑えることができます。

※vibGazerは、株式会社アローセブン社製品[振動湿度予兆監視システム vibInsight ] および [波形計測ソフト vibCatch]のAI判定オプションとして動作します。

詳細を見る

この製品に関連するサービスメニュー

MathWorks Japan

MATLABによる予知保全

製品画像

予知保全の実現には、アルゴリズムの構築だけでなく、システムへの実装と運用までを視野に入れた開発が求められています。他方、IoTの推進に伴うITとOTの融合には技術者の専門性と労力が必要とされ、効率的な開発環境が不可欠であることも事実です。

MATLABは、予知保全に必要なデータの読み込みから最適なアルゴリズムの選定、そしてシステムへの実装に至るまでの行程を効率よく(一部全自動で)行うことができるプラットフォームを提供します。

予知保全を実現する為に、一般的に必要な下記の4ステップすべてに対応することが可能です。
① データの収集:データが蓄積されるデータベースへアクセスし、データを吸い出す作業
② データの前処理:異常値削除・変数選定・時刻の同期処理
③ 予測モデルの開発:複数の機械学習アルゴリズムの適用・評価
④ システムへの統合:アプリケーション化して工場に展開

詳細を見る

この製品に関連するサービスメニュー

OSIsoft Japan株式会社

PI system

製品画像

PI Systemはオペレーションデータを一元的に記録するシステムです。オペレーション担当者は、データをリアルタイムで視覚化し、プロセス効率の改善、アセットの最適化、持続可能なオペレーションを実現することができます。

また、PI Systemはビッグデータアーキテクチャをサポートし、効率的で拡張可能かつ柔軟な方法で「直ちに分析できるデータ」をストリーミングします。

さらに、データサイエンスの洞察をオペレーションに活かすために必要な時間を短縮すると同時に、予測をPI Systemに戻し、オペレーション担当者の意思決定を支えることが可能です。

詳細を見る

この製品に関連するサービスメニュー

この記事に関連するオンライン展示会