予知保全を実施するメリットとは？ 予防保全との違いと関連おすすめ製品をご紹介します

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

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。

予知保全のおすすめ関連製品

e-無線巡回

子機に接続されたセンサで温度と振動加速度を測定し、920MHz帯の無線で親機に送信するシステムです。親機に送信されたデータを確認するため、パソコンとLANケーブルが必要になります。

軸受異常診断ＡI vibGazer

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。

MATLABによる予知保全

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。

UIS デジタルエンジニアリングソリューション

UISがこれまで培った各種検討手法、検討分野、ソリューションでの知見を掛け合わせた「デジタルエンジニアリングソリューション」の提供を通じ、多面的、包括的にお客様の「ものづくり」を支援します。

異常検知サービス

製造業向け異常検知導入サービスです。
正常状態からの遠さ（逸脱度）で異常を判定、正常状態のみで学習可能、MT法よりも良い検知精度、異常の原因と根拠がわかる、他社にないアルゴリズムの採用で異常検知を高速で実現という5つのデータ判定方法の特長があります。

スマートプラスチック

イグススマートプラスチックはIoT技術を用いたセンサーユニットをイグス製品に装備。
自己監視型のシステムとしての機能を与えることが可能です。

cynapse

ヴィッテンシュタインのcynapseは予知保全機能付き減速機です。
センサーを埋め込み、減速機の情報をモニタリングすることができます。
また、cynapseはIoT/DXの試験的運用から工場全体の予知保全まであらゆるフェーズでサポートする、これまでのサーボモータ用減速機を超える世界初のサービスソリューションです。

iXacs(アイザックス) – IoTによる製造ラインモニタリング

iXacs(アイザックス)は、現場の人々が簡単に使えるところにこだわりを持って作られています。
今まで見えなかったり手動で記録していた製造ラインの状態が、自動で可視化。
それにより現場、現場管理者、経営者が共にデータを見て話す企業風土を醸成します。

PIsystem（パイシステム）

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。

FANUC MT-LINKi

工場内の機械情報を収集し、稼働管理を行うシステムです。
収集したデータは、上位の生産管理システムなどと連携することができます。
特徴としてはFOCAS対応機は勿論のこと、FOCAS非対応機やFANUC以外のNCも対応しています。

予知保全を実施するメリット

予知保全を実施する4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。

点検時間を短縮できる

AIを活用した予知保全は、従来の手動点検に比べて点検作業時間を大幅に短縮できます。というのも、設備や機械からリアルタイムなデータを収集し、AIを活用してそのデータを分析することができるためです。

IoTセンサーを用いて設備や機械の状態をモニタリングし、AIを介して異常や故障の兆候を検知することで、点検に費やしていた時間を大幅に削減できるだけでなく、他の重要な作業に充てることができようにもなります。

教育コストを抑えられる

保全の専門家は、長年の経験から故障箇所を直感的に特定したり、問題が発生する前に予測できるかもしれません。しかし、新入社員や経験の浅い従業員は、同じスキルを持つのに時間がかかるでしょう。

一方、AIやIoTデバイスを活用した予知保全では、異常が早期に検出され、修理が必要な箇所が明確に特定されることが多いため、新人教育に必要な時間が短縮されます。その結果、教育コストが低減し、求人の際に必要な技術スキルの要件を緩和できるため、採用がスムーズになるかもしれません。

予知保全における課題点

設備の異常を事前に把握することのできる予知保全ですが、まだ発展途上のソリューションであり課題もあります。

適切なデータが必要

予知保全は、IoTデバイスやAIを駆使して高い精度を期待できると思われるかもしれませんが、完全に異常の発生を阻止することは難しい場合もあります。というのも、予知保全システムを構築するために必要なデータが不足している場合は、故障の兆候を予測するためのデータが不足していたりすると、精度向上が難しいことがあるからです。

導入コストが高い

予知保全を採用するには、導入に伴うIoTデバイスなどの初期コストがかさむ注意点があります。とはいえ、導入によって人件費の削減や部品交換費用の削減、そして機会損失の防止などを実現できる可能性があるため、トータルの費用対効果を検討する必要があるでしょう。

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。

まとめ

今回は製造現場で予知保全を行うメリット、予防保全との違い、予知保全のはじめ方をご紹介しました。効果的な予知保全を実施することにより、設備にまつわるメンテナスコストを削減できるほか、人的リソースの確保も最小限で済むようになります。

効果的に予知保全を行うには、人的な能力に依存するのではなく、IoT技術に基づくデータ活用が欠かせません。データ・数値化された指標を基にメンテナンス計画を行うことで、客観的な観点で予知保全を実施できます。