予知保全で成果を出すには？導入・運用のポイント・ユースケース
工場や製造現場では、人材不足や設備の老朽化、技術継承といった課題への対応が求められています。こうした中、設備データを活用して故障の兆候を捉える「予知保全」は、安定稼働と生産性向上を実現する手段として注目されています。
しかし、実際にはデータ収集やAI活用に取り組んでも、予測精度が上がらない、PoCから先に進まない、現場に定着しないといった課題に直面するケースも少なくありません。予知保全で成果を出すためには、設備や現場への理解を深めながら、適切なデータ分析と運用体制を構築することが重要です。
本記事では、予知保全の基本から導入メリット、成果につなげるための実践ポイントまでを解説します。
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そもそも予知保全とは？今さら聞けない基本を解説
予知保全を自社で実施するにあたり、まずはその基本概念や他の保全方法との位置づけを正確に理解することが重要です。この理解が曖昧なままプロジェクトを進めると、システムを有効活用できない原因になります。
予知保全の目的：故障を「予知」して安定稼働を実現する
予知保全とは、稼働中の設備に各種センサーを取り付け、そこから得られる振動、温度、電流、稼働音などの各種データをリアルタイムで収集・分析し、設備が故障する前にその前兆を察知して保全作業を行う手法です。状態基準保全（CBM）とも呼ばれ、設備総合効率（OEE）を高めるために極めて重要な役割を果たします。
その最大の目的は、故障が発生する前の最適なタイミングでメンテナンスを計画的に実施し、生産ラインの無駄な停止を防ぎ、常に安定した稼働状況を維持することにあります。
予知保全と「事後保全」「予防保全」の違い
設備保全の方法は、保全を実施するタイミングによって、大きく「事後保全」と「予防保全」に分けられます。
事後保全は、設備に故障や不具合が発生した後に修理・復旧を行う方法です。一方、予防保全は、故障が発生する前に保全を行い、設備停止などのリスクを抑える考え方です。
予知保全は「予防保全」の一種であり、設備から取得した振動・温度・電流などのデータを分析し、異常や劣化の兆候を捉えて、適切なタイミングで保全につなげる方法です。
なぜ今、予知保全が注目されるのか？実施する3大メリット
近年、製造現場では人材の慢性的な不足や、ベテランの退職に伴う技術継承の課題が深刻化しています。こうした背景のもと、設備管理を効率化する手段の一つとして予知保全が注目されています。
実施することで得られる3つの大きな利点を見ていきましょう。
メリット1：突発的な生産停止（ダウンタイム）を最小化できる
予知保全の最たるメリットは、夜間や稼働ピーク時などの予期せぬタイミングでの突発停止を回避できる点です。異常の予兆を事前に検知できるため、生産計画に支障が出ない休転日や夜間のメンテナンス枠を利用して、計画的に部品交換や調整を行えます。
これにより、工場の最大パフォーマンスを維持しながら、納期遅延などの事業リスクを徹底的に下げられます。
メリット2：保全コストの最適化と部品の長寿命化につながる
予知保全によって高価な部品や機構の磨耗状態を継続的に追いかけることで、部品個々の製品寿命を極限まで使い切ることが可能になります。
また、重大な故障に至る前段階の軽微な不調を速やかに検知・対策できるため、機器の全体的な深刻化を防ぎ、設備本体の耐用年数を大幅に延ばせます。
これにより、年間を通じた部品購入費や外部委託費用を大幅に最適化できます。
メリット3：属人化から脱却し保全業務を標準化できる
現在、国内のプロセス産業をはじめとする保全・点検部門では人材不足の課題が多くあります。これまでは熟練の現場作業員が五感を頼りに「音」や「振動」の違いを聞き分け、経験知（暗黙知）で故障を判断していましたが、予知保全によってこのノウハウをデジタルデータとして形式知化できます。
これにより、保全経験の浅い担当者であっても適切な状態判断が可能になり、属人化を排除した組織的な保全部門の構築が進みます。
予知保全の始め方4ステップ｜PoCで終わらせないために
予知保全は、センサーやAIを導入しただけで成果が出るものではありません。実際には、予測モデルの精度向上に苦戦したり、PoCで取り組みが止まったりするケースも少なくありません。予知保全を定着させるためには、設備や現場への理解を深めながら、データ分析と仮説検証を繰り返していくことが重要です。
ステップ1 現場課題と対象設備を明確にする
まずは「どの設備の故障を防ぎたいのか」「故障によってどのような影響が発生しているのか」を整理します。すべての設備を対象にするのではなく、生産ラインへの影響が大きい設備や、故障頻度の高い設備から着手することで、効果を確認しながら取り組みを進められます。
ステップ2 三現主義で現場を理解する
分析に取り掛かる前に、現場・現物・現実を確認しながら設備の構造や運用実態を把握します。現場担当者へのヒアリングを通じて、「なぜ異常が発生しているのか」という仮説を立てることが重要です。設備を熟知する担当者の知見とデータを結び付けることで、真因に近づくことができます。
ステップ3 適切なデータを取得・分析する
予知保全では、取得するデータの種類や粒度が結果を大きく左右します。例えば、高速で回転する設備を分析する場合、1秒単位のデータでは異常の兆候を捉えられないことがあります。設備の特性に応じてデータ取得間隔を見直し、FFT（高速フーリエ変換）などの分析手法も活用しながら、異常の特徴を抽出していきます。
ステップ4 仮説検証を繰り返し運用へつなげる
データ分析の結果をそのまま受け入れるのではなく、現場で確認しながら仮説を検証し、必要に応じて見直します。このサイクルを繰り返すことで、異常の真因を特定し、予知モデルの精度向上につなげることができます。
最終的には、異常検知やアラートを保全業務に組み込み、継続的に活用できる仕組みへ発展させることが重要です。
予知保全を成功に導く3つのポイント
予知保全は、設備データを収集して分析するだけでは成果につながりません。異常の兆候を捉え、実際の保全業務の改善につなげるためには、導入プロセスに加え、プロジェクトの進め方や現場との連携も重要になります。
ここでは、予知保全を成功に導くために押さえておきたい3つのポイントを紹介します。
ポイント1 AIありきで進めない
予知保全というとAIによる故障予測をイメージしがちですが、重要なのは設備や業務への理解です。取得するデータや分析の目的が明確になっていなければ、高度なAIや分析ツールを導入しても期待した成果は得られません。
まずは現場課題や設備特性を整理し、何を実現したいのかを明確にすることが重要です。
ポイント2 現場とデータ分析を結び付ける
設備の異常には、データだけでは見えてこない背景が存在することがあります。現場担当者の知見や経験とデータ分析の結果を組み合わせることで、異常の真因に近づくことができます。
予知保全を成功させるためには、現場部門とデータ活用を担う部門が連携しながら取り組むことが欠かせません。
ポイント3 運用定着までを見据える
予知保全の目的は、異常を検知することではなく、設備停止の回避や保全業務の最適化を実現することです。そのためには、異常検知後の対応フローや保全計画への反映など、運用面まで考慮した仕組みづくりが必要です。
分析結果を継続的に活用できる体制を構築することで、予知保全の効果を最大化できます。
予知保全のユースケース事例
各業界で予知保全を上手に実施し、業務改善や稼働率向上を達成している実践的な事例を紹介します。
ユースケース1：焼成炉の停止原因をデータ分析で特定した事例
ある製造ラインでは、熱風焼成炉が不定期に停止し、緊急メンテナンス後の再加熱や低能力運転による生産効率の低下が課題でした。
そこで、現場確認を基にモーター電流を10ミリ秒間隔で取得し、FFTで周波数を分析。7Hz付近の異変と現場での修理記録を照合した結果、当初想定していたファンへの粉塵付着ではなく、駆動用ベルトの劣化が真因と判明しました。
この経験を契機に、設備データをリアルタイムで可視化・監視する運用が現場に定着しました。
ユースケース2：コンプレッサのセンサーデータを活用した異常検知の事例
ある工場では、コンプレッサなどの原動設備の突発停止や、人手による定期点検の負荷が課題でした。
そこで、圧力・冷却水温度・油温など複数のセンサーデータを整備し、推移や周期性、変数間の関係を分析。
正常時のデータを学習した異常検知モデルを構築し、正常状態からの乖離を異常スコアとして捉える仕組みを実装しました。
設備異常の早期発見による突発停止リスクの低減と、人手による定期点検の一部自動化が期待できます。
まとめ｜予知保全は“真因分析”から始めよう
予知保全は、センサーやAIを導入するだけで実現できるものではありません。設備の特性を理解し、適切なデータを収集・分析しながら、現場で仮説と検証を繰り返すことが重要です。
また、最初から大規模なシステム導入を目指すのではなく、重要設備を対象としたスモールスタートから始めることで、効果を確認しながら着実に取り組みを拡大できます。
予知保全で成果を上げるためには、データ分析の技術だけでなく、現場理解や運用定着まで見据えた取り組みが欠かせません。自社だけでの推進に課題を感じている場合は、実践経験を持つ専門家の知見を活用することも有効な選択肢です。
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予知保全の取り組みでは、センサーやAIの導入そのものではすぐ解決するものではなく、「どのデータを取得するべきか」「異常の真因をどう見つけるか」「PoCの結果を現場運用につなげられるか」といった点でつまずくケースが少なくありません。
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