予知保全：Industry 4.0における信頼性向上とコスト削減の原動力

リアルタイムでメンテナンス課題を特定、故障前に計画的対応を実現

予知保全は、メンテナンス課題をリアルタイムで特定し、機械や車両のオーナーがコスト効率の良いメンテナンスを実施し、故障や損傷の前にそれを計画できるようにします。正しく活用すれば、産業資産の寿命を延ばし、コストを削減し、可用性を高めることができます。

スペイン高速鉄道Renfeの事例：99.94%の稼働率を実現

スペインは世界第2位の高速鉄道網を持ち、4,900km（約3,050マイル）以上の高速鉄道路線を有します。鉄道事業者Renfeは、国内すべてのAVE（アルタ・ベロシダ）列車で定時到着を約束しています。

最近まで、このようなサービスと可用性を提供するには、予期せぬ故障とメンテナンス課題に対応するため、多数の予備列車を待機させる必要がありました。

しかし現在、Renfeはリアルタイム監視、予知保全、オンデマンド部品交換により、高速列車の99%以上を常時稼働させています。

列車の製造・保守を担うSiemensは、数千のセンサー、エッジコンピューティング、リアルタイム分析を組み合わせ、潜在的故障を予測し、メンテナンスや部品交換の最適なタイミングを決定します。システムやコンポーネントにメンテナンスが必要になると、システムが必要なダウンタイムをスケジュールし、技術者と交換部品の両方が利用可能になるよう調整し、遅延を防ぎます。

この最先端技術により、技術的故障による10分以上の遅延は平均150万kmに1回しか発生しません。列車の稼働率は99.94%に達しています。

さらに、コンポーネントとシステムは必要な時のみ修理・交換されるため、部品と労務コストで大幅な節約が可能です。一部の要素は設計寿命を超えて稼働し続けられます。

予知保全が産業のデジタル化メリットを実現

予防保全は定期点検と特定部品の定期交換に基づきます。多くの業界で効果的であり、より高価な修理を防ぐのに役立ちましたが、無駄なシステムを生み出します。交換された部品の多くは、まだ正常に機能し続ける十分な状態です。

一方、予知保全では、必要な部品を必要な時のみ交換します。故障につながる機械状態を検知するだけでなく、故障発生までの時間を推定し、計画的なサービスを可能にします。

この概念が産業資産への適用を始めています。Industry 4.0推進の最大の課題の一つは、レガシー機械への多額の投資です。現在、多くの大型機械メーカーが「レンタル」モデルを検討しており、資産をオペレーターにリースし、機械の実使用に対して料金を支払ってもらいます。メンテナンスとスペアパーツはサービスに含まれます。

リアルタイム監視と予知保全を活用すれば、メーカーは技術者派遣やオペレーターへの部品交換指示が必要なタイミングを判断できます。これにより、資産のダウンタイムを最小限に抑え、長年にわたる機械の最高パフォーマンスを保証します。

予知保全がコンシューマー製品にも拡大：自動車と家電

従来、車両の予防整備は走行距離または前回点検からの経過時間のいずれか早い方で実施されてきました。このシステムは数十年にわたり自動車メーカーとディーラーで使用されてきました。

今日、多くのEV（電気自動車）の価格にはバッテリーが含まれていません。バッテリーは存在しますが、メーカーからリースされています。燃料費の代わりに、多くのEVオーナーは車の使用量に基づく月額料金を支払います。バッテリー、エンジン、充電ポートに搭載されたセンサーが情報をメーカーに送信。バッテリーがユーザーのニーズに十分な充電を保持できなくなると交換されます。

交換された車載バッテリーは、通常10年以上、再生可能エネルギーの電力貯蔵やグリッドバランス用としてセカンドライフを送ります。その後、分解され、材料が再調整され、新しいバッテリーや他の部品製造に再利用されます。

電動化への明確な移行がある一方で、今日販売されているほとんどの車は依然として内燃機関です。自動車メーカーとディーラーは、車両のすべての重要システムを継続的に監視することでメンテナンスを最適化する方法を模索しています。接続センサーとオンボード分析を用いて、メンテナンスが必要なタイミングを予測することが可能になっています。

例えば、特定の条件下での走行で連続ブレーキが必要になり、パッドとブレーキフルードを消耗する場合、車両サブシステムがドライバーに警告し、ブレーキが故障するずっと前にサービスをスケジュールします。

車両センサーは、湿度、温度、重量、ストレスなどの環境条件、路面状態、傾斜なども測定可能です。これらすべてのデータポイントの収集により、メーカーとサービスセンターは車両が稼働していた環境条件について完全な情報を得られ、高度なメンテナンスニーズ評価に貴重なデータとなります。

家電メーカーも同じコンセプトを検討しています。重機や他の産業資産とは異なり、ほとんどの家電製品は5〜10年の寿命で設計されています。消費者が安価な製品を求め、故障したら買い替える習慣があるためです。

例えば洗濯機ベンダーが、消費者にユニットをレンタルすることで安定収益を得られれば、より良い材料と長寿命コンポーネントを使用し、機械の健康状態を継続監視する多数の小型センサーを搭載した製品を作るでしょう。

機械に埋め込まれたセンサーが重要コンポーネントの近い将来の故障を検知すると、ユニットがメンテナンスコール、必要部品、技術者を手配し交換を行います。ユーザーは故障した家電を経験せず、修理業者の到着、診断、後日の部品交換を待つ必要がなくなります。