予知保全 (Predictive Maintenance)
予知保全の概要
予知保全は、IoTセンサーやAIなどの先端技術を活用し
設備の稼働データをリアルタイムで監視・分析することで
故障の兆候や予兆を事前に検知し、故障する直前または最適なタイミングで保全を行う方式。
予知保全の特徴
- 状態基準保全 (Condition Based Maintenance: CBM) とも呼ばれる。
- 設備の状態を常に監視し、異常を検知した時にのみ保全を行う。
- データ分析に基づき、必要な時に必要な保全を行うため、過剰なメンテナンスを削減できる。
- 熟練者の経験や勘に頼らず、データに基づいた客観的な判断が可能。
予知保全のメリット・デメリット
メリット
- ダウンタイム（設備停止時間）の最小化:
故障の予兆を捉えて事前に対応できるため、突発的な故障による生産ラインの停止を回避できる。
計画的な停止により、ダウンタイムを短縮できる。 - 保全コストの最適化
故障寸前で部品交換や修理を行うため、まだ使用可能な部品を交換する過剰なメンテナンスが減り
部品代や人件費を削減できる。 - 生産性の向上
設備の稼働率が安定し、生産計画の狂いを最小限に抑えられる。 - 製品品質の安定
軽微な不具合が重大な故障に発展する前に対応することで、不良品の発生を抑え、製品品質を維持できる。 - 属人化の解消
熟練者の経験や勘に頼っていた保全作業をデータに基づいたものにすることで
保全業務の標準化・効率化が進み、人手不足や技術継承の問題を解決しやすくなる。
デメリット
- 初期導入コスト
センサー、IoTネットワーク、データ収集・分析システム（AI、クラウドなど）の導入に高額な初期費用がかかる。 - 高度な技術と専門知識
データの収集、分析、AIモデルの構築・運用には専門的な知識やスキルを持つ人材が必要。 - データの質と
適切な予測を行うためには、質の高い大量のデータが必要のため、データが不足していたり質が悪いと
予測精度が低下する可能性がある。
予知保全に活用される技術
- IoTセンサー: 振動、温度、音、電流、圧力などのデータをリアルタイムで収集する。
- データ収集・蓄積システム: センサーから送られる膨大なデータを効率的に収集し、保存する。
- AI (人工知能) / 機械学習: 収集されたデータを分析し、故障のパターンを学習・予測します。異常検知や劣化度合いの予測に活用される。
- クラウドコンピューティング: 大量のデータを処理・分析するための計算リソースやストレージを提供する。
- エッジコンピューティング: 現場に近い場所でデータを処理することで
リアルタイム性を高め、通信負荷を軽減する。
予防保全 (Preventive Maintenance)
予防保全の概要
予防保全は、設備が故障する前に
あらかじめ定めた計画に基づいて定期的に点検や部品交換を行う方式。
予防保全の特徴
- 時間基準保全 (Time Based Maintenance: TBM) や計画保全とも呼ばれます。
- 設備の稼働時間、製造量、または経過期間などに基づいて、計画的に保全作業を実施します。
- 故障の発生を事前に防ぐことを目的とします。
予防保全のメリット・デメリット
メリット
- 突発的な故障の抑制: 定期的な点検・交換により、故障リスクを低減し、予期せぬ生産停止を回避できる。
- 生産計画の安定: 保全作業のスケジュールを事前に立てられるため
生産計画に組み込みやすく、安定稼働に貢献する。 - 品質の維持: 経年劣化による品質低下を未然に防ぎ、製品品質を一定に保てる。
- 作業スケジュールの明確化: 保全作業のタイミングが明確なため、人員配置や部品手配が容易になる。
デメリット
- 過剰なメンテナンス: 実際の設備の劣化状況に関わらず、設定された期間で保全を行うため、まだ使用可能な部品を交換する無駄が発生する可能性がある。これにより、部品コストや作業コストが増加することがある。
- 突発的な故障の可能性: 定期点検のサイクル外で発生する突発的な故障には対応しきれない場合がある。
- 点検計画の見直しが必要: 設備の稼働状況や環境の変化に合わせて、点検計画を定期的に見直す必要がある。
予知保全と予防保全の使い分け