AIによる設備保全とは？人工知能の活用で人手不足問題を解消

最終更新日:2024/04/04

多くの企業で導入が進む「AIを活用した設備保全」とは？｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

日々さまざまなモノが作られている工場においては、生産性を維持するための定期的な点検、修理が必要不可欠です。

当然、工場内の設備に不具合が生じた場合には修理が行われるわけですが、不具合が生じたことを確認してから修理を行っていると、その修理が完了するまでの間、生産ラインがストップしてしまう可能性もあります。

不具合が確認されるたびに生産ラインがストップしていては、その企業の業績にも大きなダメージを与えてしまいかねません。そのため、近年は多くの企業で「未然にトラブルを防ぐ仕組み」が導入され始めているのです。そのひとつが、「AIを活用した設備保全」です。

今回は、多くの企業で導入が進んでいる「AIを活用した設備保全」について詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてください。

AIの活用事例について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能の利用例を解説！機械学習を活用した身の回りの実用例

設備保全とは？

■設備保全とは？｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

「設備保全」という言葉自体聞きなれないものなので、あまりイメージが沸かないという方も多いのではないでしょうか。そのため、まずは設備保全というものが何か、詳しくご紹介していきます。

設備保全とは、工場内で稼働している機械をより安全に動かし続けるために、点検や修理を行う業務のことを指します。工場において、生産に使われる機械は最も重要なものです。その機械が壊れたり、不具合が生じたりしてしまっては、生産性の低下を招いてしまいます。

何よりもその生産性の低下は企業にとって大きな損失になるため、いかに機械の故障を避けられるようにするかが重要になるわけです。そのために行われるのが「設備保全」ということになります。

そんな設備保全の仕事は、大きく分けると「事後保全」「予防保全」2つに分類できます。それぞれどのような作業なのか、詳しくみていきましょう。

事後保全

■事後保全｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

事後保全とは、機械に不具合がみられた場合にチェックを行い、その原因を追及して故障を治していく作業のことを指します。ただ、機械の故障には以下の2種類が存在しており、それぞれの故障に合わせた対応が必要です。

機能停止型故障

機能停止型故障とは、機械が動かなくなってしまう故障のことです。この故障は突発的に起こるケースが多く、事前に点検や調査を行っていても発見するのが困難な傾向にあります。

機能低下型故障

機能低下型故障とは、機械の動きが鈍くなったり、性能が低下したりする故障のことです。この故障の場合は上記の機能停止型故障とは異なり、部品の劣化状況を観察しておくことで予防できる可能性があります。部品の劣化が確認できる場合には、機能が低下する前の段階で新しい部品に交換することが大切です。

予防保全

■予防保全｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

一方の予防保全とは、工場内で稼働している機械を安定して動かし続けるために、計画性を持って点検や修理、部品交換といった作業を行っていく保全方法のことです。ただ、部品交換を行う際には目安とすべき基準が2つあり、その基準によって部品交換を検討していく必要があります。その基準というのは、以下の2つです。

時間基準保全

時間基準保全とは、現在使用している部品がどれくらい劣化しているのかを確認するのではなく、あらかじめ定めた交換時期に達したら部品交換を行うという保全方法です。そのため、部品が劣化していない場合でも、特に不具合の兆候がみられない場合でも部品を交換することになります。

状態基準保全

状態基準保全とは、現在使用している部品がどの程度劣化しているのかを確認し、交換が必要であると判断した部品だけを交換していく保全方法です。時間基準保全と比較すると機械が故障するリスクは高まりますが、その分「まだ交換する必要がない部品まで交換してしまう」という手間を省くことができます。そのため、「時間」「コスト」という面ではこちらの保全方法のほうが負担は少なくなるわけです。

このように、設備保全においては「事後保全」と「予防保全」という2種類の保全方法が存在しているわけですが、近年は多くの工場がこれら2つの保全方法を組み合わせて部品の管理を行っている傾向にあります。

設備保全のAIを活用したソリューションを提供する企業も増加中

ここまで設備保全について詳しくご紹介してきましたが、最近は設備保全にAIを活用したソリューションを提供する企業が増えてきています。その代表例として挙げられるのが、NTT DATAが2018年に提供開始した「デジタルメンテナンスソリューション」です。

NTT DATAが提供する「デジタルメンテナンスソリューション」は、設備保全や保守業務を高度化しているサービス群を、業務プロセスや業務課題に合わせて最適化していくシステムです。これまで、異常診断や予兆検知といったものにおいてAIが活用されていましたが、このシステムでは保全計画全体の立案であったり、保守実行までの業務プロセス全体であったりを横断的にフォーカスしています。そのため、設備保全業務の高度化を実現するだけでなく、設備機械製品の保全革新を行うことができ、将来的には新たなビジネスモデル収益の確立を視野に入れていくことも可能になるそうです。

このソリューションが開発された背景には、「労働人口低下に伴い業務品質を維持することが困難になりつつある」という危機感があったといいます。また、設備老朽化によっても業務品質の低下を生む可能性があったため、近年発展してきているAI技術を活用する形で設備保全業務全体の高度化や省力化を行うことで、設備保全を実現したいという狙いがあったそうです。

実際、少子高齢化に伴う人手不足問題はさまざまな業界でも問題視されており、多くのマンパワーを必要としていた工場などは特に重大な問題といえます。しかし、NTT DATAが提供開始した「デジタルメンテナンスソリューション」などを活用し、これまで以上に生産性を高めていくことができれば、従業員一人ひとりの負担を増すことなく成果を上げていくこともできるようになるわけです。

そのような点を踏まえると、AIを活用した設備保全は現代の社会に大きく貢献しているといえるのではないでしょうか。AIは今もなお発展を続けていますから、今後さらに画期的なシステムが生まれる可能性も十分に考えられます。

ぜひこの機会に、今後さらなる進化を遂げる可能性を秘めた「AIを活用した設備保全」に注目してみてはいかがでしょうか。