予知保全とは？予防保全との違いやメリットとおすすめサービスを紹介

最終更新日:2024/03/13

予知保全で得られる効果とは？予防保全との違いとメリットを解説！｜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

「予知保全」は近年、製造業や工場の現場でメンテナンスにおいて注目を集めるキーワードとなっています。2022年から2023年にかけて、IoTやAI、機械学習といったテクノロジーの進化と共に、設備や機器の故障を事前に予測し、適切なメンテナンスや部品交換を実施することでダウンタイムを削減し、生産性の向上を実現する方法として導入が進められています。また、似たような言葉に「予防保全」がありますが、予知保全のメリットと比べて何が異なるのでしょうか。

本記事では、以下について詳しく解説します。

予知保全と予防保全との違い
予知保全を導入するメリットとデメリット
予知保全の進め方
予知保全におすすめのサービス

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予知保全とは？

予知保全とは？｜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

そもそも予知保全とは何なのかというと、IoTを活用することによって機械や設備のトラブルを予知し、トラブルを未然に防ぐことを指します。IoTは「Internet of Things」の略であり、「物とインターネットをつなげることによって、物の利便性を高め、新たな技術やサービスを提供する技術」のことです。

言葉だけでは少し分かりにくいかもしれませんが、インターネットに接続可能な家電をイメージしていただければ分かりやすいのではないでしょうか。最近では、冷蔵庫や洗濯機などでもインターネットへの接続が可能なものが増えています。

冷蔵庫であれば、ドアに付いているモニターからネットスーパーで食材を購入することができたり、洗濯機であれば、その日の気温や湿度などを取得して適切な洗濯方法をアドバイスしてくれたりするのです。これはまさに、家電のIoT化に他なりません。

では、工場の生産ラインにIoTを導入するとどうなるのでしょうか。もし機械にIoTを導入すれば、取り付けられている複数のセンサーから「機械の稼働時間」「微細な振動」「アームの角度」「工場内の温度」といった情報を取得することができるようになります。そしてその情報を分析して機械の稼働状況を明確にすれば、リアルタイムで機械の健康診断を行えるようになるのです。

さらに、その健康診断のデータをAIに学習させていけば、過去のデータをもとに「どのような状況になると不具合が起こる可能性が高まるか」を予知することができるようになります。そのため、これまで難しかったトラブルの未然回避が可能になるわけです。

（参照：ネクスタ－製造業(工場)向けパッケージシステム　予知保全の5つのメリット｜予防保全との違いとは）

（参照：BizApp チャンネル　予防保全とは？予知保全との違いとIoTとの関係）

予知保全と予防保全の違い

予知保全と予防保全の違い予知保全の特徴についてはお分かりいただけたかと思いますが、予防保全とは具体的にどのような点が異なるのか分からないという方もいらっしゃるでしょう。

基本的に予防保全は、「おおよその周期を定めた上で定期的なメンテナンスを行うこと」を指します。一方の予知保全は、機械や設備の状態をリアルタイムで監視して、劣化状態や異常動作などを察知するものです。そのため予知保全は、予防保全よりも急な故障のリスクを減少させることができます。

ただ、故障のリスクを事前に把握できるものの、コストが膨らんでしまうという点は、予知保全のデメリットといえるかもしれません。とはいえ、予知保全にはコストが膨らむこと以上に大きなメリットがありますので、ここからは予知保全によって得られる効果（メリット）について詳しくみていきましょう。

保全方法の種類

保全方法にはいくつかの種類が存在します。それぞれ、どのような方法で行うものなのかを詳しくみていきましょう。

今回は、保全方法の中でも以下の3種類をご紹介します。

事後保全（BM）
予防保全（TBM）
予知保全（CBM）

事後保全（BM）

事後保全とは、工場や生産現場にある設備・機械の「故障」「生産能力の低下」「不良品発生」などが発生したときに行う保全業務のことです。何らかのトラブルが発生してから設備を保全することから、事後保全と呼ばれます。

予知保全の場合は、故障の兆候がみられたときに保全するので、保全のタイミングが大きく異なることがお分かりいただけるかと思います。

予防保全（TBM）

予防保全とは、工場の設備や機械が壊れてしまわないようにするため、事前に行う設備保全のことです。決められた期間の中で、決められた内容の保全業務を定期的に行います。そのため、「壊れないようにすること」を目的に行う業務が予防保全と考えればわかりやすいです。

予知保全（CBM）

予知保全は、工場や生産現場に設置されている設備・機械が故障する兆候を事前検知し、保全する作業のことです。設備や機械が故障する場合、なんらかの「兆候」が現れるケースが多くなります。故障の兆候を事前にキャッチすることによって、保全業務を行うわけです。

もし、予知保全を実現できれば、故障してからの対応によって業務効率を悪化させてしまうリスクがなくなるため、さらなる業務効率化や生産性向上が期待できます。

予知保全を導入するメリット・効果

予知保全のメリット・デメリット

予知保全を導入するメリットは、以下の4点です。

部品の交換時期を的確に判断することができる
保全の担当者を最小限にできる
ダウンタイムを最小限にできる
製品の品質を安定化させることができる

部品の交換時期を的確に判断することができる

先ほどもご紹介したように、予知保全を導入すればリアルタイムでの監視が可能になるため、設備の劣化や故障などを見落としてしまうリスクも少なくなります。予防保全の場合は、定期的なメンテナンスによって設備の劣化などを確認するため、メンテナンスの時点で「交換時期が近づいている」と判断した場合には、多少継続利用できる余地があったとしても交換しなければなりません。

しかし、予知保全であればリアルタイムに監視していることもあり、ベストな交換タイミングを知らせてもらうことができます。そのため、「まだ使えるけど交換しなければならない」といった無駄をなくすことができるのです。

保全の担当者を最小限にできる

予防保全の場合、定期的なメンテナンスが必要なため、どうしても保全の担当者が必要になります。しかし、予知保全であれば最低限の人数で設備をモニタリングすることが可能になるため、人件費を削減することができるわけです。不具合などが見つかった場合のみ最適な人員を配置することもできるので、保全担当者の負担も軽減させることができます。

そして何より、予知保全によって削減した人件費を製造に充てることができるようになるという点は、大きなメリットといえます。

ダウンタイムを最小限にできる

予防保全でも設備のトラブルを未然に防ぐことは可能ですが、部品だけがトラブルの原因になるわけではありません。いつ、どこでトラブルが起きるかは分かりませんし、仮に設備が停止してから原因の追及を行っていると、ダウンタイムが伸びてしまいます。

その点、予知保全であれば、リアルタイムでの監視によって「普段とは異なる振動・温度」などを察知することが可能です。そのため、原因の追及も行いやすくなり、結果的にダウンタイムを最小限に留めやすくなるのです。当然、ダウンタイムを最小限に抑えられれば生産性も向上していくため、企業としても損失を最小限に抑えるというメリットが得られます。

製品の品質を安定化させることができる

予知保全は、製品の品質を安定化させることができます。製造現場において、突発的な故障やトラブルを未然に防ぐことができ、製造過程での不具合や品質の低下を防ぐことができるからです。

また、設備のメンテナンス時期や部品の交換時期を最適に計画することができるため、設備が常に最適な状態で稼働し、製品の品質が一定に保たれます。

予知保全を導入するデメリット・問題点

予知保全を導入することで得られるメリット・効果は多く存在することがお分かりいただけたかと思いますが、決してデメリット・問題点が存在しないわけではありません。

たとえば、予知保全を導入しようとした場合、機械や設備を監視するためのシステムが必要となるため、どうしても導入コストが膨らんでしまうことは一つのデメリット・問題点といえます。状態を監視するためのセンサーを設置したり、センサーネットワークの構築を行ったりと、さまざまな準備が必要となるため、手間がかかることも把握しておく必要があります。

しかし、予知保全の導入によって人件費や部品交換費などを削減できれば、導入コスト以上のメリットを得られる可能性も十分にあるため、一概にデメリットと言い切れるものでもありません。全体の費用対効果（ROI）を慎重に検討していくことが大切です。

予知保全の進め方

では、実際に予知保全を導入する場合、どのように進めていけば良いのでしょうか。ここからは、予知保全の進め方について詳しくみていきましょう。

IoTデバイスによる状態監視

予知保全を行う際、はじめに行うのがIoTデバイスによる状態監視です。IoTデバイスを用いて異常を検知させる場合、適切なデータを学習させなくてはなりません。そのため、稼働状況の正常と異常を捉えられるデータを準備する必要があります。

たとえば、同じ機械を使用している2つの工場があったとしても、それぞれの工場が同じ材料を取り扱うとは限りません。そのため、稼働条件が大きく異なるケースもあるわけです。このような場合は、一方の機械だけが早く故障してしまう可能性も高まります。そのため、使用する地域や稼働の状況が異なる場合であっても、高い精度で異常検知できるデータベースが必要となるわけです。

IoT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。
IoTとは？活用シーンや関連技術、普及にともなう課題について

AIによるデータ分析

IoTデバイスを導入し、正常・異常の区別を特定したり監視したりできる環境を整えたら、そこで得られたデータをAIによってデータ分析していきます。AIは、初めから高い精度で分析や予測を行えるわけではありません。高い精度での分析を実現するためには、適切なアルゴリズムの選定や、データの学習期間などが必要になります。

まずアルゴリズムの選定を終えたら、AIの実装に進んでいくわけですが、選択肢としてはエッジ・クラウドの2つが存在します。クラウドへの実装であれば、より大量のデータを収集し、格納していくことが可能になります。

予知保全におすすめのサービス・事例7選

現在は、予知保全を行えるサービスが数多く存在しています。それぞれ異なる特徴があるため、最適な機能を搭載したサービスを見極めた上で導入していくことが大切です。ここからは、予知保全におすすめのサービスを7つご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューション｜株式会社LightblueTechnolog

株式会社LightblueTechnologyが提供する【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューションは、Deep Learningを用いた、人にフォーカスする画像解析AI・自然言語処理AIとそれらを使った現場で動くIoTシステムです。人間が人を目で見て判断する仕事のデジタル化を支援します。

Lightblueの画像解析・自然言語処理AIのポイントは、以下の3つです。

リアルな現場で動く最先端AIのシステムを実装している点
ノーコードで物体検出AIや人の動作解析AIを内製開発可能な点
人間の映像意外にも静止画や図面画像など様々なデータに対応している点

利用料金に関しましては、エッジマシン1台あたりライセンス利用料として、月額5万円となっております。（エッジマシンレンタル料含む）

（参考：株式会社LightblueTechnology | 画像解析・自然言語処理AI

SpectA KY-Tool｜SOLIZE株式会社

SpectA KY-Toolの説明

SOLIZE株式会社が提供する「SpectA KY-Tool」は、SOLIZE独自の自然言語処理AI（アスペクトエンジン：特許出願中）を搭載した危険予知支援ツールです。現場で実施予定の作業や工事に対して、蓄積された過去の災害事例から関連したリスクを事前に抽出します。

本ツールにより、組織の中で活用しきれず暗黙知となっている災害情報を効率的に共有することが可能となります。各ユーザーは、抽出・レコメンドされた情報をもとに適切な安全指示・対策を作業者に喚起することで、熟練者や現場の暗黙知によらず事故の未然防止に寄与します。

SpectA KY-Toolのポイントは、以下の3つです。

関連情報を簡単に検索
直感的に把握できるインターフェース
自分では思いつかない気づきを提示

利用料金に関しましては、SOLIZE株式会社にお問い合わせください。

（参考：SOLIZE株式会社| SpectA KY-Tool）

安全品質AIソリューション｜エクシオグループ株式会社

安全品質AIソリューションの説明

エクシオグループ株式会社が提供する「安全品質AIソリューション」は、通信建設業で長年培った安全・品質をもとに安全品質AIソリューションをご提案します。

安全品質AIソリューションのポイントは、以下の3つです。

不十分な安全設備環境を事前に指摘し、自己を未然に防止する点
施工不良を把握し手戻り作業を防ぐ点
製造業や他業種のお客様にも導入実績が豊富な点

利用料金に関しましては、エクシオグループ株式会社にお問い合わせください。
（参考：エクシオグループ株式会社 | 安全品質AIソリューション）

大型車専用巻き込み警告システム SEES-1000シリーズ｜株式会社パル技研

大型車専用巻き込み警告システムSEES-1000シリーズの説明

株式会社パル技研が提供する「大型車専用巻き込み警告システム SEES-1000シリーズ」は、大型車の左折時の死角にいる歩行者・自転車・バイクを検知し運転者へ警告することで、人命にかかわる大きな事故を事前に防ぎます。

現在運用中の車両に後付けが可能で、検知時に音と光と映像でドライバーへ警告します。

大型車専用巻き込み警告システム SEES-1000シリーズのポイントは、以下の3つです。

AI画像処理技術により、歩行者、自転車、バイクのみを検知する点
死角にいる歩行者、自転車、バイクを検知し、警告を出すことで事前に自己を防ぐ点
クラウドとの接続をせずに、ユニットを設置するだけで運用可能な点

初期費用に関しましては、株式会社パル技研にお問い合わせください。

（参考：株式会社パル技研 | 大型車専用巻き込み警告システム SEES-1000シリーズ）

Gravio｜アステリア株式会社

アステリア株式会社が提供する「Gravio」は、IoTセンサーデータと顔認証（登録済人物検出・年齢層・性別）や、人の動き（⼊退室・うろつき）など画像に基づくAI情報を簡単に統合活用できるエッジ型サービスです。ノーコード設計で非エンジニアでも操作可能、簡単かつ迅速なシステムの構築と利活用を実現します。

「新Gravio」には各種センサーの無償貸出しプログラムが設けられており、初期費用不要で迅速なIoT導入が可能です。各種認証済センサーの無償貸出プログラムも用意されており、導入の際の初期費用は不要です。温度・湿度をはじめ、CO2濃度、距離、人感、ドア・窓開閉を検知するセンサーやLED警告ライト、LED表示パネルなど10種、およびIoTゲートウェイを無償でレンタルできるのも魅力の一つ。プランに応じて最大100個まで利用可能なため、大規模な利用を想定している企業にも最適なサービスといえます。（顔認証AIに必要なカメラおよび動作PCは用意する必要があります）

（参考：アステリア株式会社 |新Gravio）

エッジAIコンピュータ「AIX-01NX」｜株式会社ネクス

株式会社ネクスが提供するエッジAIコンピュータ「AIX-01NX」は、エッジ AI コンピューティングおよびディープラーニングアプリケーション向けの高度な人工知能組み込みシステムです。GPU は NVIDIA® Jetson Xavier™ NX モジュールを採用しており、通信にはマルチキャリアLTEモジュールを搭載したAI処理と無線通信機能を一体化した製品となっています。

「AIX-01NX」を導入すれば、IPカメラ/WEBカメラ/各種センサー/モニター等を接続できるようになります。高速にリアルタイムAI処理を行い、処理結果のみをLTE通信機能を利用してサーバーへ通信することが可能です。
リアルタイム性に優れたハイパフォーマンスAIが搭載されているため、IoTの高度化を加速したい企業に最適なサービスといえます。