予測的メンテナンス(Predictive Maintenance)とは、予兆・予知保全とも言い、IIoT (Industrial Internet of Things)データでトレーニングする機械学習アルゴリズムを使用して、機器や機械が故障する可能性を判断するなど、将来の成果についての予測を行うメンテナンス戦略です。
データ、統計、機械学習、モデリングを組み合わせて使用し予測的メンテナンスを行うことで、産業機械資産のメンテナンスを実施するタイミングと方法を最適化できます。また、この予知保全を使用することでコストのかかる修理を回避し、稼動中のIIoT機器の使用率と保全性、可用性を最大限に高めることができます。
予測的メンテナンス(予知・予兆保全)は、推定される保守間隔だけでなく、稼動状態の測定に基づくデータから得られたインサイトも考慮して機器の問題をリアルタイムで監視して診断します。その結果、大きな問題が発生してビジネスに影響を与える前に自動運用の異常を見つけ見つけ、保全することができます。今日ではほとんどの予測的メンテナンスプログラムが生産性、メンテナンス、運用効率の改善を目的としています。
予測的メンテナンスでは、システムや稼動環境などの障害が発生する前にそれらを効率的に区別して特定でき、結果的にダウンタイムや無駄な作業を削減できます。そのため予測的メンテナンスの重要性はますます高まっています。センサーを使用して機械の状態などを定期的にチェックし、センサーデータをデータベースやクラウドストレージシステムから取得した従来のログデータと組み合わせます。そうすることで、統合された技術インフラストラクチャに関する高度なインサイトを取得できるようになり、監視が容易になります。また、これによってアーカイブされたデータのプールが作成され、診断やメンテナンスのためにマシンデータを分析することもできます。センサーデータからパターンや信号を検出できれば、環境全体を見渡してメンテナンス戦略を適切なタイミングで適用し、最終的には次の機器の故障や大惨事を予測し、保全できるようになります。
この記事では、メンテナンスの概要、さまざまなメンテナンス戦略、そして予測的メンテナンスに関するその他のリソースについて説明します。
予測的メンテナンス(予知・予兆保全)とは：目次
メンテナンス戦略の重要性
メンテナンスとは、製造に必要なすべての機器や機械が常に100%の効率で確実に稼動するように、機器や機械の検査、修理、保守を行うプロセスです。機械の故障はダウンタイムや製造の遅れにつながり、ひいては収益を損なう恐れがあるため、機器の保全をするメンテナンスは企業にとって意味があり、必要不可欠です。
多くの業界では、メンテナンス作業が運用コスト全体の中でも大きな割合を占めていますが、機器や機械にはある程度の予測不可能な要素が存在するため、コストの正確な試算に苦労することも頻繁にあります。企業の生産性と収益性は、少なくとも部分的にはコスト効率に優れたメンテナンス戦略にかかっているため、組織は工場全体の機能と信頼性を確保するために、最適化された綿密な予知・予測のメンテナンスプロセスを導入する必要があります。
しかしながら、完璧なメンテナンス戦略などは存在しません。機械や機器が故障しないと保証する方法はないのです。幸いなことに、テクノロジーの進歩によって予測的メンテナンスなどの新しくスマートなメンテナンス戦略が登場しました。これによってリアクティブなアプローチではなくプロアクティブなアプローチが可能になります。複数の種類のメンテナンスを組み合わせて入念に考え抜かれた保守・保全管理計画を作成することで、予想されること、さらには予想外のことに対してより効果的なメンテナンス計画を事前に立てることができます。
一般的なメンテナンスの種類
メンテナンス戦略にはさまざまな種類がありますが、最も有名なものとしては、リアクティブメンテナンス、予防的メンテナンス、予測的メンテナンスなどがあります。
- リアクティブ(改良)メンテナンス：リアクティブメンテナンスは計画外メンテナンスの一種です。改良メンテナンスまたは故障メンテナンスとも呼ばれるこの戦略は、事前に問題を予測するのではなく、単純に問題が発生したときにそれに対処します。この戦略のアプローチは短絡的で、初期費用が低く計画を立てる必要がないにもかかわらず、特に予期しないダウンタイム、機械の寿命の短縮、非効率な時間の使い方、安全性の問題などから高いコストが発生します。
- 予防的メンテナンス(予防保全)：一般的に予防的メンテナンスとは、機器の稼動状態を維持することを目的として、ライフサイクル全体にわたって定期的に保守を行うメンテナンス戦略です。この戦略では、保守レポートと過去の点検の正確な記録を取ることに加え、問題が発生する前に入念な計画と予定を立てる必要があります。そのため、予防的メンテナンス業務には多くのコストと時間がかかる場合があります。
- 予測的メンテナンス(予知・予兆保全)：予測的メンテナンスは予防的メンテナンスと同じく計画的メンテナンスの一種です。ただし、予防的メンテナンスとは異なり、推定される保守間隔だけでなく、稼動状態の測定に基づくデータから得られたインサイトも考慮して機器の問題をリアルタイムで監視して診断します。そのため問題が深刻化してビジネスに影響を与える前に自動運用の異常を見つけることができます。予測的メンテナンスの1つの欠点は、多くの場合、テクノロジーへの多額の投資が必要になり、導入コストが高くなる可能性があるという点です。このような初期費用にもかかわらず、最初の2年間で投資利益率10倍を達成したり、メンテナンスコストを25～30%削減できることなど、企業はさまざまなメリットを期待できます。
- 状態基準メンテナンス：予測的メンテナンスのサブセットである状態基準メンテナンスは、必要が生じたときに実行されるメンテナンスで、リアルタイムデータを使用して機械や機器の状態を監視します。状態基準メンテナンス(すなわち予測的メンテナンス)は、温度や振動など、機械のさまざまなメトリクスを監視する状態監視と呼ばれるプロセスを利用して問題の発生を示す変化を特定します。これによって企業は必要に応じてメンテナンスの予定を適切に立て、機械の寿命を縮める可能性のある状態に対処できます。
予測的メンテナンス(予知・予兆保全)と予防的メンテナンス(予防保全)の違い
予防的メンテナンスと予測的メンテナンスはどちらも計画的メンテナンスに分類されますが、この2つには明確な違いがあります。基本的に、予防的メンテナンスは一般的に故障が発生する時期を示すデータを利用し、予防策を実行します。
定期的に実施される予防的メンテナンスは、予期される摩耗によって生じる故障も予測し、時間、イベント、メーターの目盛りに応じて実行できます。この方法では故障の影響を軽減できる反面、予想よりも早く故障することや、不要なメンテナンスコストがかかることがあります。
予測的メンテナンスはIoT機器や機械設備の実際の状態に依存しており、データ、統計、機械学習、モデリングをすべて組み合わせて問題を特定し、予防します。
予測的メンテナンスが企業にもたらすメリット
予測的メンテナンスによって、企業はメンテナンスコストの削減や故障に関連する損失の軽減などのメリットを得られます。故障を予防することで製造現場における生産性を高め、故障やエラーによってエンドユーザーに影響を及ぼす場合のカスタマーエクスペリエンスを改善できます。
産業界では、ダウンタイムが発生すると1日あたり数百万ドルのコストが生じることもあります。計画外メンテナンスのコストは計画的メンテナンスよりも12～15%高くなることがあり、稼動をオンラインに戻すために緊急性を要することから、コストとリスクが一層高まる可能性があります。
そのため先見性のある組織では予測的メンテナンス戦略を採用しています。予測的メンテナンスでは、稼動状態の測定に基づくデータから得られたインサイトを活用しながら、推定される保守間隔も考慮します。予測的メンテナンス戦略を採用している組織は、統計的しきい値、モデリング、予測を使用して修理が必要な時期を計算して、部品コストや人件費、さらには資産の可用性をより適切に管理できます。
予測的メンテナンス(予知・予兆保全)とインダストリー4.0
インダストリー4.0は第4次産業革命とも呼ばれ、先の産業革命における技術の進歩を基盤としてさらに技術を洗練させています。第3次産業革命として知られる前の時代には、デジタルテクノロジーと自動化によって効率化が新たなレベルまで引き上げられましたが、それによって新たな問題も生まれました(データの整合性、修理と保守の複雑さ、コストの増加、侵害など)。インダストリー4.0では、保守サービスとセキュリティの変革を目的としたデータの接続性とテクノロジーの進化により、これらの新たな問題に対処しています。
また、IoT(モノのインターネット)、クラウド、ビッグデータと分析、高度な分析、機械学習、AI(人工知能)、拡張現実といったテクノロジートレンドを集結し、可用性を高め、コストを削減し、安全性を強化し、最終的には予定外のダウンタイムをなくす新たなメンテナンス戦略を実現します。.
予測的メンテナンス(予知・予兆保全)は革新的である
業界を問わず、予測的メンテナンスツールは効率性、生産性、収益性に大きな影響を与えます。製造、エネルギーおよび公共事業、輸送、医療などの業界ではすでにメンテナンス業務が大きく変化しています。予測的メンテナンス戦略を採用しない企業は、後れを取ったり、大きな競争優位性を逃してしまう可能性が高まるでしょう。
