予知分析：インダストリー4.0の真の可能性を解き放つ

インダストリー4.0とモノのインターネット（IoT、または産業用IIoT）は密接に関連しており、ほぼ同義語として扱えます。毎日、IoTがあらゆることを変えるとのニュースが流れます——コネクテッドカー、コネクテッドピープル、さらにはコネクテッド洗濯機。しかし、それらの接続性自体には、実際のユースケースがなければ大きな意味はありません。冷蔵庫がスマホと通信できるようになっても、誰も聞いていない問いに答え、誰も気にしない問題を解決しているに過ぎません（5年後には皆が冷蔵庫の統計をシェアするSNSで盛り上がっているかもしれませんが、そのときは私の言葉を訂正します）。

製造業には明確な課題があります——顧客はより速く、より安く、高品質な製品を求めています。計画外ダウンタイムでこれらが満たされなければ、損失は莫大です。RFIDタグによるサプライチェーン追跡改善など、IoT技術でこれらを解決するケースは説得しやすいですが、それが「真に面白い」ことではありません。

データストレージが安価になり、帯域幅が増大し、センシングデバイスのコストが低下しながら機能が向上（クラウド直送、マルチセンシング等）する中、機械データを基本的な分析を超えてインテリジェントに活用することがますます現実的になっています。

製造ビジネスが必要なときに生産できていなければ、その目的を果たせておらず、利益を生み出せていません。機械データに診断・予知技術を適用すれば、機械の現在の性能（診断）と将来の性能（予知）——必要なときに生産できるか——を明らかにできます。前述の通り、規定ベースのカレンダー保全は無駄な支出の温床ですが、予知保全は賢くコストを削減する方法です。

予知分析——機械が意図した機能を果たせなくなる時期を予測する科学——は、予知保全を直接可能にするものです。適切なアプリケーションで処理された機械データは、機械がいつ故障するかを教えてくれるため、その時点より前に保守を行い、ダウンタイム、顧客への納期遅れ、過剰な保守コストを回避できます。この「故障までの残り時間」は、残存耐用年数（RUL）として算出されます。

正確なRUL予測があれば、保守担当者はどの機械をいつメンテナンスすべきかを優先順位付けでき、機械故障のリスクを大幅に低減し、過剰保守を回避できます。これは保守担当者の有効性を高めるもう一つの強力なツールと言えます。

RULを示す予知モデルは従来、計算が困難で、優秀なデータサイエンティストによる個別実装が必要でした。この高コストが普及の妨げとなってきました。しかし、高度な機械学習と低コストなクラウドコンピューティングの登場により、予知分析はよりアクセスしやすくなり、予知保全はスケーラビリティを獲得しつつあります。

セキュリティ、コンプライアンス、統合、プロセス認識と改善は、インダストリー4.0がもたらす重要な要素です。しかし、信頼性の高いスループットと最小限のダウンタイムで稼働する効果的な機械——これらはすべて予知分析によって可能になる——がなければ、それらは意味をなしません。

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