生産現場においては、機器の故障や保守作業による一時的な操業停止がコストの増大につながります。そのような生産ラインの停止を回避したいと願う工場は多数あるはずです。
従来の保守体制では、故障した部品を特定することが難しく、予期せぬ停止が頻発する状況にありました。
そこで注目されているのが、「予知保全」と呼ばれるアプローチです。予知保全とは、機器から収集された運転データをAIなどで解析し、潜在的な故障の徴候を事前に検知する手法です。
例えば、回転部品の加速度変化から異常な振動を検出したり、油圧変動から部品の磨耗を予測できるとされています。
解析ソフトウェアがデータを監視し、問題の兆候を特定します。そして適切なタイミングで保全作業を実施することで、大規模な故障や操業停止を未然に防げるのです。
予知保全を導入した工場では、設備の正常稼働時間が約2割延びたと報告があります。保守コストは減少する一方で、生産性と品質が向上したそうです。
データ解析にはIoTセンサーやクラウドサービスが利用され、初期投資は抑えられるものの、長期的には保全コスト全体を低減できるでしょう。
このように、製造業界において予知保全の導入は、ダウンタイム低減と生産性向上に有効な選択肢となりつつあります。
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