【IoT用語集】予知保全とは?

IoT用語集】予知保全とは? – 記事

予知保全」とは、機器・設備の状態を監視・計測して、機器の性能の低下・劣化・故障などを把握し、故障する前に予知し、保守・修理を行う保全方法を言います。Condition Based Maintenance や状態監視保全が類義語です。
予防保全という言葉もありますが、これは予知保全と意味が異なります。予防保全は、Time Based Maintenanceの類義語で、定期的に故障や機能低下・劣化の兆候の有無にかかわらず、部品の交換やメンテナンスを行う手法です。部品や設備の故障や劣化をメーカーデータ等で確認し、一定の時間の感覚で保全を行います。

リアルタイム監視ができない機器・設備、安全性の観点から必要性が高いと考えられている機器・法令で定められている場合などには予防保全が必要かつ有効な方法であるといえます。しかし、監視ができ、状態が即時に把握できるものであれば、実際に状態を確認し、必要性があれば部品の交換やメンテナンスを行うことにすれば無駄は出ません。常時稼働を前提としている工場の生産ラインなどの場合、全体を止めてまで予防保全を行うことには、無駄や再稼働のための設定・操作に時間がかかることなどが問題となり、デメリットが非常に大きくなるものです。

そこで、予知保全は、これらの予防保全から生じるデメリットを回避し、経済的合理性の高い先進的な保全方法として注目されています。

予知保全を行うための条件

予知保全を行うために必要となるのが、機器・設備を監視する装置および異常値・正常値を計測する装置があることです。これらの監視や計測は、カメラ・計測器・センサの技術を用います。特にIoT=Internet of Thingsの導入により、カメラ・各種計測器・センサから収集されたデータが効率よく、かつ常時収集できるようになってきています。また、データをAIで判定し、人の手により判断にばらつきが出ることを回避する動きもあります。データ収集の効率性がIoTで上昇したのと同時に、近年、カメラ・計測器・センサの発達により、今まで取得できなかったデータも取得できるようになりました。予知の確度が上がっているといえます。
これらの背景から予知保全が現実的に導入可能なものとして意識され、普及に拍車がかかっています。

予防保全の具体的な手法

①データ収集
上記の通り、監視・計測システムにより、機器・設備の監視計測を行います。
ここで課題となるのは、監視・計測を機器・設備のどのポイントで行うか、工場全体のデータまで使うか、などといった、データの取捨選択です。もちろん、これは保全対象について、どの範囲までを監視・計測対象とするか、という問題とリンクしている問題です。
交換確率が高い部品について、直接センサを取り付けて計測、といった方法で確実に予知できるのに対し、室内温度のデータはさらに分析が必要となり、そこから予知できる異常も複数・多要素であったりします。
実際には、重要部品についてのデータ収集は多要素であるほうが診断の確実性を増すことができることが多いものです。

②データ診断
データが特定の部品の故障・装置の劣化等データと異常の対応関係がはっきりしている場合は診断も容易です。診断基準も明確なものです。しかし、多要素の異常が検出される場合は、診断のための分析手法も問題になります。どの要素のデータを拾うか、閾値としてはどの値をとるか、といった診断基準を先に確定させることが課題になることもあります。診断あるいはそれ以前の診断基準の確定段階から、AIを活用する動きも出てきています。IoTで収集するデータは、膨大な量のあるビッグデータであり、これが一定の期間集積されます。こうしたデータのピックアップ・抽出・分析はAIが得意とするところです。

③保全活動
データの診断に基づいて、いわば「治療方針」が立てられます。特定の部品交換・修理・保全方法の変更など、診断に応じた方針が立てられ、実行されます。

機械学習と予防保全

上記のデータ診断の項でも述べた通りですが、AI=人工知能が予防保全の現場では多用されるようになっています。異常検知を膨大なデータをもとに人の手で行うことは非常に困難であることや、多要素の組み合わせの分析には、ディープラーニングの多層学習アルゴリズムに依拠することが向いていることなどがその要因です。
また、タービンなどの機械の稼働について、最適値モデルを算出し、そこからの乖離を分析するのも、AIの得意とするところとされています。

予知保全と予防保全の組み合わせ

予防保全技術が進化した・AIによる診断も非常に便利である、といっても100%保全を予知保全に頼ることは実際には不可能です。エレベーター・エスカレーターの「定期メンテナンス」が私たちの暮らしに身近であるように、定期メンテナンスにより安全性を図ることが不可欠な設備分野もあります。最適コストモデルを最初に決めておいて、モデルに合わせて予知保全と予防保全を組み合わせて利用することが求められています。

まとめ

予知保全はIoTの普及・導入の促進の中で、IoTが極めて有効に機能する領域の一つとして知られています。予防保全との組み合わせにより、製造・生産コストを下げる効果がありますので、さらに普及することが見込まれています。

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