予知保全とは何ですか?

センサーからデータを収集し、機械学習（ML）などの高度な分析ツールツールやプロセスを適用します。予知保全は、問題が発生した際に特定、検知、対処するだけでなく、機器の潜在的な将来の状態を予測し、リスクを軽減できます。重要なことは、適切な情報を適切なタイミングで適切な人に提供することです。

メンテナンス戦略と成熟度は、資産および交換コスト、資産の重要性、使用パターン、および安全性、環境、運用、財務、および公共イメージへの故障の影響などの要因に依存します。予知保全は、企業で実施されている3つの主要な保守戦略の1つです。その他には、故障が発生したときに修理する事後保全と、故障を特定するために事前に定義された保守スケジュールに依存する予防保守があります。

予知保全は事前に行う保全のため、機器の実際の状態に関する継続的な洞察を提供して予防保全を強化します。過去のベースラインに基づいて予想される設備の状態に依存するのではなく、予知保全を行うと、事後保全は必要な場合にのみ実行されるため、不必要な保守コストや機器のダウンタイムの発生を回避できます。

予知保全では時系列の履歴データと障害データを使用して、将来の機器の潜在的な健全性を予測し、問題を事前に予想します。これにより、企業はメンテナンスのスケジュールを最適化し、信頼性の向上を図ることが可能です。

予知保全は、機器の監視に使用されるリアルタイム・データの多様性と幅広さにおいても予防保全とは異なります。音（超音波音響）、温度（熱）、潤滑（油、流体）、振動分析などのさまざまな状態監視技術により、異常を特定し、潜在的な問題を事前に警告することができます。例えば、コンポーネントの温度上昇は気流の詰まりや磨耗を示している可能性があります。異常な振動は、可動部品の不均衡を示している可能性があります。音の変化は、人間の耳では感知できない欠陥の早期警告を示すことができます。

予知保全は、モノのインターネット（IoT）、予知分析、および人工知能（AI）など、さまざまな技術に依存しています。接続されたセンサーが機械や設備などの資産からデータを収集します。これは、AI対応の企業資産管理（EAM）またはコンピューター化保守管理システム（CMMS）のエッジまたはクラウドで収集されます。AIと機械学習を使用してリアルタイムでデータを分析し、設備の現在の状態を把握します。その後、潜在的な欠陥が特定された場合はアラートをトリガーし、保守チームに通知します。

機械学習 アルゴリズムの進歩により、欠陥警告を提供するだけでなく、機器の将来的な状態を予測できる予知保全ソリューションが可能になります。これらを使用すると、ジャスト・イン・タイムの作業指示のスケジューリングや労働力や部品のサプライチェーンなど、メンテナンス関連のワークフローやプロセスの効率を高められます。さらに、収集されるデータが増えるほどより多くのインサイトが生成され、予測がさらに正確になります。これにより企業は機器が最適に動作しているという確信を得られます。

予知保全戦略のメリットは、機器の故障や故障の予測、時間とリソースの最適化による保守コストと運用コストの削減、機器の性能と信頼性の向上に重点を置いています。Deloitte は 2022 年に、予知保全によって施設のダウンタイムを 5 ～ 15 ％削減し、労働生産性を 5 ～ 20 ％向上できると報告しています。¹

資産のパフォーマンスと稼働時間を最適化するとコストを削減できます。潜在的な障害を事前に警告することで 故障が減り、計画的なメンテナンスや計画外のダウンタイムも減少します。継続的な状態の可視性が向上することで、機器の耐用年数の信頼性と耐久性が向上します。AI を活用することで、将来の業務をより正確に予測できるようになります。価格高騰や、パンデミックや気候に関連した自然災害のような予測不可能な出来事により、スペアパーツの在庫や人件費の予測をもっとらくに立てられ、事業運営による環境への影響をさらに低く抑える必要性が出てきた現在では、後者の利点が最も重要です。

非効率的なメンテナンス作業を減らすことで生産性を向上できます。インテリジェントなワークフローと自動化によって問題への迅速な対応を可能にし、バリューチェーン全体の技術者、データサイエンティスト、従業員に、意思決定に役立つ優れたデータを提供します。その結果、 平均故障間隔（MTBF）や 平均修理時間（MTTR）などの指標が改善され、従業員の労働条件がより安全になり、収益性と収益性が向上します。

予知保全には障害があり、少なくとも最初の段階ではコストが高くなる可能性があります。

• システム・インフラストラクチャー： 戦略の複雑さに関連してスタートアップ・コストが高くなります。多くの場合、これらには保守およびデータ管理ツール、データおよびシステム・インフラストラクチャーへの投資だけでなく、古い技術や監視システムのアップグレードと統合が含まれます。
• 従業員のトレーニング: 新しいツールや手順を導入して、データを正しく解釈できるように従業員をトレーニングするには、費用と時間がかかる場合があります。
• データ要件: 過去から将来のパフォーマンスを予測します。予知保全を効果的に行うには、相当量の時系列履歴データと障害 (または代理) データを利用できることが必須です。物理的な動作条件における同様の機器タイプでのデータの相関関係や類似性を確認する機能も不可欠であり、分析の予測性の向上にも役立ちます。

個々の資産の故障の重要性とコストを評価するには、時間と費用もかかります。ただし、予知保全が適切かどうかを判断する上で基本となり、低資産とすぐに使える状態で販売されている安価なパーツの場合は予知保全以外の保全の方が適している可能性もあります。予知保全プログラムは厳しいものですが、ストラテジーが適切に実施されることによる競争力と財務上の利点は重大です。

予知保全テクノロジーは、キャッシュ・ポイント、風力タービン、熱交換器、製造ロボットなど、多くの資産に対して複数の業界で採用されています。エネルギー、製造、電気通信、運輸などの資産集約型産業では、予期せぬ機器の故障が広範囲に影響を及ぼす可能性があるため、機器の信頼性と労働力の生産性を向上させるために先端技術を採用する傾向が強まっています。潜在的な用途は多種多様：

予知保全技術の発明のほとんどは、第二次世界大戦中にCH・ワディントンによるものであると考えられています。彼は、計画された予防保守が爆撃機に計画外の故障を引き起こしている可能性があることに気づきました。²これにより、状態ベースのメンテナンスが誕生し、発展しましたが、ほとんどのビジネス・システムは歴史的にサイロ化されてきたため、予知保全の採用は限定的でした。

IoT センサー、ビッグデータ収集およびストレージ技術の技術進歩はこれまでも、そして今後も急速に進みます。データと AI/ML のアクセシビリティの増加により、予知保全モデルが強化され、その導入が促進されています。また、パンデミックはデジタル変革の取り組みを加速させ、より統合されたビジネス環境を生み出し、インテリジェンスに基づいたリアルタイムなインサイトへの欲求を生み出しました。最後に、専門家がフォーチュン・グローバル 500 企業の売上高の約 11 ％³と見積もっている計画外ダウンタイムのコストの高騰も、市場での予知保全の採用を促進しています。

以下のテクノロジーは、継続的な進化と予知保全の価値に貢献するテクノロジーのほんの一部です。

• 自動化されたロボット検査により、石油・ガス業界など、遠隔地または到達が危険な場所にある機器の監視をより効率的に行い、コスト効率も向上します。ロボットは複数の資産を監視し、コンピューター化された保守管理システムにデータを供給する移動センサーとして機能します。
• 拡張現実 (AR) や仮想現実 (VR) などの没入型テクノロジー は検査を簡素化するために開発されています。AR はデータを収集でき、両方のテクノロジーにより視覚的な検査と早期の障害検出を強化できます。
• デジタルツインは、センサーデータを生成し、資産のライフサイクル全体を通じて運用上の障害シナリオと解決策をシミュレーションする物理的資産の仮想表現を作成することにより、資産にリスクを与えることなく予知保全を補強できます。
• IoT対応の予知保全ソリューションは、EAM/CMMSソリューションの一部として提供され、他のエンタープライズ・アプリケーションと統合されます。
• サービスとしての予測保守 により、予測保守にアクセスしやすくなり、値段も手頃になります。パートナーによって提供されるため、オンプレミス展開よりも混乱が少なく、必要な投資と訓練も少ないため、価値実現までの時間を短縮できます。また、個々の環境や機器に合わせた調整も可能です。