予知保全：データ分析でダウンタイム防止とコスト削減を実現

更新日：2024年9月30日

目次

• 予知保全とは
• 予知保全 vs 予防保全
• 予知保全のメリット
• 予知保全の仕組み
• 予知保全の導入
• 予知保全が監視するもの
• 予知保全のベストプラクティス
• パフォーマンス問題を先手で対処
• よくある質問

重要なポイント

予知保全は、高度な分析と監視技術を用いて設備が故障する可能性がある時期を予測し、故障発生前にメンテナンスを実施できるデータドリブンなアプローチです。

重機に依存して運営している企業にとって、これらのツールが常に利用可能であることは必須です。計画外ダウンタイムは生産遅延を招く可能性があるため、多くの企業がこの頭痛の種と、それに伴う頻繁な財務的損失を回避するために予知保全を採用しています。

予知保全ソフトウェアは、インターネット接続されたセンサーによって収集されたデータを通じて設備の状態を分析します。いずれかの設備が注意を必要とする場合、システムが自動的にメンテナンスチームに警告を発します。

予知保全は未来です。コストを大幅に削減し、メンテナンスタスクを最適化し、ビジネスを継続的に稼働させる可能性を秘めています。このガイドでは、予知保全とは何か、どう機能するか、ビジネスで予知保全からより多くの価値を得る方法を解説します。

予知保全とは

画像：Kateryna Babaieva（Pexels）

予知保全は、追跡ソフトウェアを用いて設備がメンテナンスを必要とする時期を予測する修理・維持管理戦略です。

ワークフローの中断は機能する能力にとって有害です。予知保全を導入することで、品質や安全性を犠牲にすることなく、企業は機能し続けることができます。

予知保全の優れている点は、人間の目では捉えきれない設備の微細な変化を検知できることです。わずかなズレでも容易に故障につながる複雑な設備の管理に非常に役立ちます。

以下の業界では予知保全の採用が一般的です：

• 石油・ガス企業
• 航空宇宙企業
• 原子力発電所
• 鉄道
• 製造業

予知保全は、リアルタイムで様々な要因を追跡する状態基準モニターを通じて機能します。

各設備にセンサーを取り付けることで、経時的なステータス監視が可能になります。モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）がトレンドを追跡し、パラメータを設定し、潜在的問題についてメンテナンススタッフに警告します。

例えば、機械に取り付けたセンサーが温度を継続的に監視し、過熱リスクがあればチームに警告します。メンテナンスチームはデータを見て、その機械の修理についてより情報に基づいた意思決定ができます。

産業オートメーションから予知保全まで、スマート製造を牽引する産業用IoT（IIoT）アプリケーションTop 10 #IoT #manufacturing

— jimcaruso (@jimcaruso) 2023年7月31日

予知保全市場の概要

業界指標	値
現在の市場規模	55億米ドル（2022年）
予測市場成長	2028年までCAGR 17%
地域別採用率	スペイン60%（2018年）、ドイツ54%（2018年）
業界別採用率	48%の工場が接続デバイスを使用、30%が導入検討中

予知保全市場の成長

世界の予知保全市場は著しい成長を遂げており、2022年に78.5億米ドルと評価され、2023〜2030年のCAGR 29.5%で成長すると予測されています。これは予知保全技術への採用と投資の増加を裏付けています。

さらに、48%の工場がすでに接続デバイスを使用してデータ取得・分析・メンテナンス改善を行っており、さらに30%が導入を検討しています。

技術的進歩

人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）の進歩が予知保全の台頭において極めて重要です。これらの技術により、リアルタイムデータ分析と設備故障パターンの特定が可能となり、より正確でタイムリー、コスト効率の高いメンテナンス介入が実現しています。

究極的に、予知保全の目標は修理やメンテナンスが必要な時期を知ることです。大規模施設や複雑な設備プロセスを持つ場合特に、計画外ダウンタイムを削減するコスト効率の高いメンテナンスアプローチです。

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予知保全 vs 予防保全

予知保全と予防保全は異なることを理解することが重要です。両プロセスとも潜在的問題を早期に発見し、より大きな問題になる前に修復する価値を認識していますが、同じではありません。

予防保全では、メンテナンススタッフがあらかじめ決められたスケジュールに従い、定期的にメンテナンスを実施します。設備が実際に作業を必要としているかどうかに関わらず、メンテナンスを行います。予防保全は通常、設備自体から取得した実際のデータではなく、メーカーの推奨事項に基づいています。

一方、予知保全は、貴社固有の運用と機械に関するデータを用いて、注意を要する設備のみにリソースを配分します。正確な予測には大量のデータが必要ですが、一度この情報が揃えば、システムは潜在的故障ポイントを予測し、メンテナンススタッフがどこに介入すべきかを指示します。注意を要しない設備の修理にコストをかける代わりに、メンテナンススタッフをより重要なプロジェクトに割り当てられます。

予知保全のメリット

画像：Chevanon Photography（Pexels）

予防保全から予知保全へ移行することで、時間、メンテナンススタッフ、リソースを最大限に活用できます。予知保全を採用する企業は、コスト削減から運用効率向上まで多くのメリットを享受できます。

メリット	改善度合い
メンテナンスコスト削減	12%減少
資産可用性向上	9%増加
修理時間とダウンタイム削減	91%の企業が改善を実感
老朽インフラメンテナンス改善	93%の企業が改善を実感

1. メンテナンス時間とコストの削減

重機の維持には多くの財務リソースが必要です。部品交換やメンテナンスのタイミングを知ることで、特殊設備の運用コストを削減できます。実際、予知保全は平均25%のメンテナンスコスト削減を実現します。また、大規模施設と複雑な機械の維持から推測を排除します。最終的に、91%の企業が予知保全導入後に修理時間と計画外ダウンタイムの削減を報告しています。不要な部品と労働力に時間とコストを費やすのをやめ、予知アプローチでコストを削減しましょう。

2. 設備可用性の向上

高レベルで運用するには設備可用性が必須です。設備と機械がより利用可能になるにつれ、ビジネスの中断は劇的に減少します。実際、予知保全は予期せぬ故障を70%減らし、設備稼働率を最大20%向上させます。

3. 信頼性

重機では設備故障が大きな懸念です。予知保全は、データドリブンな意思決定ツールを提供することで設備の信頼性を高めます。予知保全は、施設管理者が少し安心できる信頼性の高い設備メンテナンスプロセスを提供します。システムが問題を警告するため、大規模故障の前に戦略的な意思決定が可能です。

4. 中断の防止

単一の中断がビジネスに深刻な下流への影響を及ぼす可能性があります。しかし、予知保全ではメンテナンス管理システムで常にデータを収集し続けます。メンテナンスチームはこのデータの変動にリアルタイムで対応し、壊滅的な故障とそれによる中断を防ぎます。

予知保全の仕組み

画像：Gustavo Fring（Pexels）

予知保全では、施設内のすべての設備や機械にインターネット接続センサーを取り付けます。これらのセンサーは状態基準型で、振動パターンや音などの設備データを監視、収集、分析します。

予知保全はIoT技術に大きく依存しています。これらのインターネット接続センサーのおかげで、ソフトウェアはデータのパターンとトレンドを発見し、リアルタイムで問題を特定できます。IoTセンサーデータとAIアルゴリズムを使用して、システムはデータを収集・分析し、どの機械が今すぐメンテナンスを必要としているかを予測します。

予知保全ソフトウェアでは、設備がどのように機能すべきかのパラメータを指定します。リアルタイムデータが許容パラメータの範囲外になると、ソフトウェアがメンテナンスクルーに通知し、重大な故障が発生する前に問題を修正できるようにします。

予知保全の導入

成功する予知保全プログラムの導入には、戦略的、データドリブン、協調的なアプローチが必要です。組織は、プログラムが望ましい成果をもたらすことを確実にするため、導入プロセスの各フェーズを慎重に計画し実行する必要があります。

組織が予知保全を成功裏に採用・導入するための4つの主要ステップ：

1. 予知保全戦略の策定

予知保全導入の第一歩は、組織の運用目標とビジネス目標に合致した明確な戦略を策定することです。これには以下が含まれます：

• 予知保全で最も恩恵を受ける重要資産と設備の特定
• 改善したい主要業績評価指標（KPI）とメトリクスの決定（設備稼働率、メンテナンスコスト、エネルギー効率など）
• 現在のメンテナンス実践とデータ収集能力の評価
• 注目点：メンテナンスコストの最大50%が「無駄」と見なされ、予防保全の約30%が過剰頻度であるとされています。したがって、導入する適切な予知保全技術とテクノロジーを選定することは、計画プロセスにおける重要なステップです。

2. 堅牢なデータ収集と統合の確保

効果的な予知保全は、様々な情報源から大量の設備データを収集、集約、分析する能力に依存します。これには：

• 資産パフォーマンスと状態を継続的に監視するセンサーとIoTデバイスのネットワーク展開
• 既存のメンテナンス管理システム、SCADA、その他エンタープライズシステムからのデータ統合
• データ品質、セキュリティ、アクセス性を確保するデータガバナンスポリシーの確立

3. 分析とAI/ML能力の活用

設備データを実行可能な洞察に変えるため、組織は高度な分析と人工知能/機械学習（AI/ML）能力を活用すべきです。これには：

• 異常検知、故障予測、メンテナンススケジュール最適化のためにAI搭載アルゴリズムを適用できる予知保全ソフトウェアプラットフォームの導入
• 過去のメンテナンスと資産パフォーマンスデータでAIモデルを訓練し、故障予測の精度を向上
• 新しいデータが利用可能になるにつれ、AI/MLモデルを継続的に改善・更新

4. 効果的なメンテナンス管理の確保

予知保全は、全体的なメンテナンス管理戦略に統合されるべきです。これには：

• 予知保全活動を既存の予防保全と事後保全プログラムと整合させる
• メンテナンスチームの明確な役割、責任、ワークフローの確立
• 新しい予知保全テクノロジーで働くための技術者向けトレーニングとスキルアップ機会の提供
• パフォーマンス指標とフィードバックに基づく予知保全プログラムの継続的な監視と最適化

これらのベストプラクティスに従うことで、組織は実質的な運用上および財務上のメリットをもたらす包括的な予知保全プログラムを成功裏に導入できます。

予知保全計画の始め方についてさらに学びたい場合は、以下の動画をご覧ください。

予知保全が監視するもの

画像：Andrea Piacquadio（Pexels）

予知保全には多くの用途がありますが、状態監視が最も一般的なユースケースです。

1. 振動分析

この機能は、設備の振動レベルと周波数を測定します。各機械はピーク性能で稼働しているときに異なる振動パターンを持ちます。しかし、何か問題があると振動パターンは通常変化します。一部の携帯デバイスで異常振動を検知できますが、予知保全ならメンテナンスチームがこれらの異常をより迅速に発見できます。振動分析は、芯出し不良、緩み、モーター問題の検出にも優れています。

2. 熱画像

熱画像は、機械温度の変動を検出します。機械を使用するにつれ、部品は経年で摩耗します。残念ながら、これらの部品を交換すべき時期を知るのは困難な場合があります。酷使された部品はより多くのエネルギーを放出し、高温で稼働します。予知保全システムはこれを迅速に特定し、データを赤外線画像として表示して設備のホットスポットを可視化します。そこからメンテナンスチームは故障部品を特定し、故障前に交換します。早すぎず遅すぎず、問題が発生する直前に交換することで、交換ニーズとメンテナンスコスト低減のバランスを取るコスト効率の良い方法です。

3. オイル分析

オイル分析では、システムが機械のオイル中の粒子を特定し、漏れや故障の兆候を検出します。オイル分析は予知保全で人気のツールで、パラメータ設定が容易です：通常、ベースラインを得るための初期テストのみが必要です。粘度変化、水分量、粒子汚染は常に気づけるわけではなく、作業員が問題に気づいたときには手遅れになっていることがあります。予知保全はセンサーを用いてこれらの微細な変化を検知し、何かおかしい瞬間を即座に知らせます。

4. 音響監視

設備部品が擦れ合う音など、人間の耳には聞こえない音もありますが、専門の音響センサーならこれらの変化を容易に検出できます。異常な音は、機械のコンポーネントが摩耗し始めていることを示します。超音波音響監視により、問題が発生するずっと前に設備の潤滑や部品交換が必要なことを知らせます。

5. 排気ガス試験

排気ガス試験で使用されるセンサーは、機械の排気を分析します。排気中の汚染物質レベルは、過剰なオイル燃焼、燃料スラッジ、メンテナンスを必要とする過負荷機械を示唆します。予知監視で分析可能な排気タイプ：

• 窒素酸化物
• 一酸化炭素
• 二酸化炭素
• 炭化水素

6. 部分放電分析

部分放電分析は、機械が電気火花を放出し始めたことを特定します。以下の監視に役立ちます：

• ケーブル
• 発電機
• 変圧器
• 大型モーター
• 開閉装置

予知保全センサーはこのデータを継続的に収集し、プリセットパラメータと比較して機械が故障に近いかどうかを判断します。設備の電気放電が安全範囲外になると、ソフトウェアがチームに警告し、迅速な対応を促します。

予知保全のベストプラクティス

画像：Life of Pix（Pexels）

予知保全は計画外ダウンタイムを減らしコストを削減しますが、熟練した運用が必要です。予知保全計画を導入したい場合、予知保全システムに投資する前に確固たる戦略を立てることが重要です。投資を最大限に活かすためのベストプラクティス：

1. ニーズアセスメントを実施する

予知保全は長期的にはコスト削減になりますが、プロセス構築にはコストがかかります。また、従業員への予知保全トレーニングには時間とコストが必要です。予知保全は有用ですが、ニーズを十分理解せずにソフトウェアを購入すると、投資に見合ったリターンが得られない可能性があります。これは大きな投資なので、特定のソフトウェアにコミットする前に徹底的なニーズアセスメントを行いましょう。費用便益分析、財務予測、計画の可視化を行ってから費用をかけましょう。

2. 正確な記録を維持する

予知保全は設備状態を経時的に評価します。強力な瞬間的管理ツールですが、プログラムの長期的成功を評価する方法も必要です。高品質なラベルとタグがこれを容易にします。メンテナンス実施ごとにデータが予知保全システムに戻り、異常が解消されたことを確認します。メンテナンス作業員はバーコードやQRコードをスキャンするだけで、資産で実施されたすべての活動を簡単に特定・追跡できます。高品質なラベルとタグは予知保全戦略を補完し、すべての可動部品を追跡し、ソリューションが実際に投資収益をもたらしていることを実証します。過酷な条件下で生き残るよう設計されたCamcodeの耐久性ある施設管理アセットタグとラベルは、屋内外の両用途で効果的です。すべてのラベルはソフトウェア互換性があり、シンプルなタグで物理資産を追跡しやすくなっています。RFIDラベルやRFIDタグもリアルタイム追跡の賢い選択肢です。

3. 重要機械を特定する

事後保全や予防保全戦略から移行するのは容易ではありません。一度にすべてを移行しようとすると圧倒される可能性があります。施設内で最も重要な機械を特定し、これらにまず予知保全を導入するのがベストプラクティスです。セットアップ後、プログラムの成功を検証し、必要に応じて改善します。ソフトウェアが時間節約、コスト削減、運用効率化に役立っているか確認します。概念実証が得られたら、時間をかけて予知保全プログラムをより多くの機械に拡大できます。この段階的アプローチにより、小規模で問題を解決し、よりスムーズな移行が可能になります。

パフォーマンス問題を先手で対処

状態基準監視は、重機を使用するあらゆる組織に多くのメリットをもたらす成功戦略です。IoTセンサー、AI、予知保全ソフトウェアの複合力が物事を次のレベルに引き上げ、貴社が修理に先んじるのを支援します。

予知システムがどこに行くべきかを教えてくれますが、メンテナンススタッフには設備を簡単に特定する方法がまだ必要です。Camcodeの耐久性あるラベルとタグソリューションでメンテナンス管理はさらに容易になります。適切なラベリングにより、すべての設備と機械のステータスを把握し、よりスムーズな運用が可能になります。

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よくある質問