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IoTで実現する予知保全:ダウンタイムとコストを削減するプロアクティブ戦略

正確には、産業用インターネット(IIoT)がいかに予知保全(機械が故障してダウンタイムを引き起こす直前に保守する)を支えるか、という話です。

予知保全が難しいテーマであることは秘密ではありません。機械を故障直前に保守できるというアイデアは、多くの理由から理想的なケースです:

通常、メーカーは平均故障間隔(MTBF)や平均故障時間(MTTF)を指定します。似ていますが、MTTFは一般的に修理不能システムの測定に用いられる点で異なります。保守はMTBFより短い周期で定期的に行います。統計的には故障が「決して」発生しないはずですが、現実世界ではそううまくいきません。

予知保全は、熟練オペレーターが日常使用する機械の異音を聞き分けるだけでも成立しますが、産業用IoTの文脈では、振動、温度、圧力、電流など、状況に応じた多数の変数を、定置型の小型・低コストセンサーおよびプロセッシングデバイスで常時監視し、クラウドへデータをストリーミングすることを指します。これらは「状態指標」と呼ばれます。

IIoTの魅力は、これらの複雑なパラメータを手動検査なしで安価かつ容易に監視できる点です。

では、容易に監視できることが何を意味するのでしょうか。高度な予知分析(使用状況と状態指標に基づき、故障前に機械がいつ故障するかを特定する)により、単純なMTBF/MTTFベースの保全から脱却できます。これはコスト削減(メーカーは保守的で過剰保全寄り)につながる可能性がありますが、より重要なのは、「何を、なぜ保守すべきか」について、より質の高い情報が得られることです。

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IoTで実現する予知保全:ダウンタイムとコストを削減するプロアクティブ戦略

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