予知保全とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

予知保全（Predictive Maintenance）

予知保全とは、機械の振動や温度などのデータから、故障の兆しをつかみ、壊れる前に手当てする保守の方法のことです。壊れてから直す「事後保全」や、決まった周期で点検する「定期保全」に比べて、必要なときに必要な手入れができます。センサーで集めたデータをAIで分析し、いつもと違う動きを見つけます。データが少ないと精度が出にくいため、準備が大切です。

予知保全（Predictive Maintenance）関連用語

予知保全（Predictive Maintenance）に関連する単語は以下の通りです。

• 異常検知いつもと違う動きを見つけるには？→
• 時系列分析時間の流れのデータをどう読む？→
• インターネット・オブ・シングス（Internet of Things：IoT）センサーでデータを集めるには？→
• デジタルツイン設備を仮想で再現するとは？→
• エッジAI現場の機械の近くでAIを動かすには？→
• PoC（概念実証）まず小さく試すには？→

予知保全（Predictive Maintenance）で知っておくと得する有益情報

予知保全は、データの準備が成否を分けます。導入前の視点を3つにまとめました。

• 故障の記録が要る過去の故障のデータがあるほど、兆しの見分けがうまくなります。
• 重要な設備から止まると影響が大きい設備に絞ると、効果が見えやすくなります。
• 現場の知恵と合わせるAIの結果を、熟練者の経験と照らして判断すると安心です。

保全の考え方の違い

予知保全は、止まると困る設備を選び、データから始めます。

予知保全（Predictive Maintenance）やさしい解説

予知保全って、機械の健康診断みたいなもの？

その通りです。人間ドックで、症状が出る前に異変を見つけるのと同じです。機械の「いつもの様子」を覚えて、違いに気づきます。

壊れる前に直せるので、急な停止を避けられます。

仕事に置き換えると、工場のモーターの振動と温度を毎日記録し、いつもより振動が増えてきたら、停止の前に部品を交換します。計画的に手入れできるので、急な生産停止による損失を減らせます。まずは、重要な設備1台から試すのが現実的です。

予知保全（Predictive Maintenance）についてのみんなの疑問

予知保全には何が必要ですか？

センサーなどのデータと、分析する仕組みが必要です。すでに設備のデータがあれば、それを活用できます。なければ、まず振動や温度などを測る仕組みを整えるところから始めます。

AIなしでもできますか？

基準値を決めて見張る方法でも、始められます。数値が一定を超えたら知らせる、という簡単な仕組みでも効果は出ます。複雑な兆しには、AIによる分析が役立ちます。

費用に見合う効果が出ますか？

設備の重要度と停止時の損失で、大きく変わります。止まると損失が大きい設備ほど、効果が見込めます。まず小さな範囲で試し、停止の減り方を測ってから広げるのが確実です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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