AIを活用した予兆検知システムの活用事例！機械の故障を未然に防ぐ

最終更新日:2024/04/08

近年、サービス向上のためにAIを活用したり、業務効率化のためにAIを活用したりする企業が多くなってきています。それは製造業も例外ではありません。工場でモノづくりを行う上では、当然効率よく一つひとつの作業を進めていくことが大切になるわけですが、仮に何かしらの機械が一つでも故障してしまえば、工場全体の作業に支障をきたしてしまう可能性があるのです。

そのため最近は、工場内の機械の故障を未然に防ぐため、AIを活用した「予兆検知システム」の導入が多くなってきています。今回は、この予兆検知システムの活用事例について詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

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そもそも「予兆検知」とは？

予兆検知とは、工場内で稼働している機械が故障する前に「故障の前触れ」を検知するシステムのことです。AIを活用して故障の前触れを検知するのが一般的であり、一般的には「異音」「データ異常」などから予兆検知が行われます。

これまでは、人間の手で予兆を察知する作業が行われていました。しかし、人間がすべての予兆を察知するのは難しく、どうしても見落としてしまう部分があったのです。そのため、機械が故障してから対応しなければならないケースも多く、生産性を低下させてしまう要因のひとつとなっていました。

しかし、AIを活用した予兆検知システムであれば、より高い精度で、工場内で稼働する機械の故障を未然に防げるようになります。それは、予兆検知システムにAIが搭載されているからに他なりません。

なぜAIが搭載されていると予兆検知の精度が向上するのか

なぜ、予兆検知システムにAIが搭載されていることで、人間の作業よりも高い精度で予兆検知を行えるようになるか、疑問に感じられた方もいらっしゃるのではないでしょうか。それは、AIが「膨大なデータをもとに分析・予測する作業」を得意としているからです。たとえば、機械の正常なデータをAIに機械学習させた場合、どのような動作をしていれば正常なのか、どのような動作をしていると正常ではないのか、といった判別を高い精度で行えるようになります。

また、予兆検知システムは24時間稼働させることもできるため、人間のように疲れやモチベーションといった要因によって業務の品質にムラが生じることもありません。そのため、些細な異常であっても高い精度で検知することができるのです。

そして、継続的に精度を向上させられることも、AIの大きな特徴といえるでしょう。予兆検知システムを稼働させていれば、毎日のように新たなデータが蓄積されていきます。そのデータを利用し、新たな機械学習を重ねていくことで、さらなる精度の向上が期待できるわけです。

ただ異常を判断するだけでなく、「どの程度の異常なのか」を判断することもできるため、どれくらいの人員で異常に対応するべきかどうかの判断も正常に下すことが可能になります。

予兆検知システムの活用事例

ネットワーク通信会社での活用事例

予兆検知システムが導入されているのは、製造業だけではありません。通信サービスやクラウドサービスなどを提供する企業でも予兆検知システムは導入され始めているのです。これらのサービスを提供する企業にとって、ネットワークは最も大切な根幹といっても過言ではないでしょう。

しかし、ネットワークを構成するすべての機械を人の手だけで管理するのは簡単ではありません。仮に人の手だけで管理を行えたとしても、従業員の負担が大きいため、業務効率化とは反するものになってしまうでしょう。一人ひとりの負担を軽減できなければ、離職率の増加などを招く可能性も高いため、決して理想的な方法とはいえないのです。

その点、予兆検知システムを導入すれば、未然に機械の故障などのトラブルを防ぐことが可能になります。実際に、予兆検知システムを導入することによって、これまで同業務にリソースを割いていた従業員が他の業務にリソースを避けるようになり、コストや時間の大幅な削減に成功している企業もあるそうです。

このような点を踏まえると、多くの業界で人材不足が深刻化している現代において、予兆検知システムの導入は極めて効果的なものといえるのではないでしょうか。

予兆検知システムの導入が企業の将来を左右する

今回は、予兆検知システムの仕組みや活用事例についてご紹介しました。導入している機械のトラブルを未然に防ぎ、業務効率化につなげられるという点は、大きなメリットといえるのではないでしょうか。

そして何より、予兆検知システムの導入によって別の業務にリソースを避けるようになれば、新たなチャレンジを行うための時間を確保することもできるようになります。企業を成長させる上でも、新たなチャレンジを行うための時間を確保できるかどうかという点は、極めて重要なポイントといえるのではないでしょうか。

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