予知保全とは何ですか?
予知保全は、組織が運用機器のメンテナンススケジュールを見積もり、計画するために使用する戦略です。この戦略は、機器の性能と寿命を最適化するように設計されています。モノのインターネット (IoT) デバイスを使用すると、組織はスマートセンサーを使用して、機械の性能のあらゆる側面をモニタリングできます。予知保全ソリューションは、センサーデータをビジネス運用データと統合し、人工知能 (AI) を利用した分析を適用して意味を導き出します。導き出された意味を踏まえて、機器の将来の状態を予測したり、潜在的な機械の問題が現実化する前に予測したりできます。例えば、温度や圧力が設定されたしきい値を超えたり、マシンの使用率が想定よりも高くなったりすると、問題が発生する可能性があります。予知保全では、機械の損傷の可能性を予測し、損傷が発生する前にメンテナンスチェックの予定を立てます。組織は予知保全を活用して、資産の稼働時間と信頼性を高めることで生産時間を最大化できます。
予知保全が重要なのはなぜですか?
物理的な機械は損傷する可能性があるため、予知保全は重要です。コンポーネントは故障したり劣化したりする可能性があり、パフォーマンスが低下したり、予想される操作限界を超えて変動したりする可能性があります。この物理的機器の故障と劣化は、さまざまな原因によるものです。
- 外部イベントと条件
- 恒常的な使用による損耗
- 機械の想定される容量または機能の範囲外での機器の使用による過度の摩耗
全体的な機器エンジニアリング設計と新技術もまた、機器の寿命を縮めます。また、メンテナンスや交換のスケジュールにも影響します。
ますます複雑で異なるタイプの機器を産業機械システムに統合すると、1 つのコンポーネントに障害や劣化が発生すると、チェーン内の他のコンポーネントに悪影響を及ぼします。これは予期しない結果につながります。組織は予知保全ソリューションを使用して、機器が故障する可能性を減らし、合理的な範囲外の劣化を回避できます。
予知保全はどのような仕組みですか?
予知保全には、収集した洞察に基づく監視、分析、およびアクションが含まれます。
モニタリング
そのために利用できるさまざまな IoT センサーを使用して、使用中の機器を監視する必要があります。センサーは、温度、振動、湿度、およびその他のパラメータを測定し、機械の状態に関する洞察を提供します。
例えば、温度センサーは、長時間使用した後に機械が熱くなっているかどうかを示します。あるいは、カメラで撮影した画像から、バルブの開き具合が適正かどうかがわかる場合があります。機器を継続的に、または頻繁に監視することで、データをタイムリーにキャプチャし、異常を検出する可能性を高めます。
分析
センサーから収集したデータを分析して、機器の劣化速度や故障が間もなく発生するかどうかを判断できます。IoT デバイスはデータを集中型システムに通信します。ここでは、機械学習 (ML) やその他の高度な AI アルゴリズムがデータを分析して、確立されたベースラインやパターンからの逸脱を検出します。過去のデータを分析し、それを既知の障害と関連付けることで、予測モデルを構築します。未加工のセンサー測定値を利用可能な情報に変換するには、強力な計算能力が必要です。
アクション
予測モデルは、現在および過去のデータパターンに基づいて、機器が故障する可能性のある時期を推定します。システムは、将来の分析に基づいて予防的なメンテナンススケジュールを作成します。また、電子メール、メッセージ、ダッシュボード、またはその他のメカニズムを使用して、今後発生する可能性のある障害や緊急性の高い異常をメンテナンスチームに警告します。組織がメンテナンスを行い、時間の経過とともにより多くのデータを収集するにつれて、予測モデルの精度と信頼性が高まります。
予知保全技術
予知保全作業は、多くの可動部品を伴う複雑な分野です。膨大な量のデータの保存、転送、分析をサポートするシステムが必要です。これは多くの場合、数千、数百万とまではいかなくても数百の異なる IoT ソースから集められたリアルタイムのストリーミングデータです。データ転送には、専用のネットワーク、データレイク内のストレージ、専用の高性能サーバークラスターによる処理が必要です。
予知保全プログラムをサポートするために必要な正確なインフラストラクチャは、使用するシステムとアーキテクチャによって異なります。また、センサー、データタイプ、実行する分析の種類によっても異なります。予知保全ソリューションをカスタマイズするには、エンジニア、インフラストラクチャアーキテクト、データサイエンティストが適切な構成を作成する必要があります。
予知保全にはどのようなメリットがありますか?
予知保全プログラムは、いくつかの点で組織にメリットをもたらします。
ダウンタイムの短縮
機器が故障するのを待ってから修理することを事後保全と呼びます。計画外のダウンタイムは、運用スケジュール全体に影響します。対照的に、予知保全は予期しない機器故障のリスクを軽減します。事前に修正メンテナンスを計画し、ダウンタイムを重要でない時間に移動できます。必要に応じて、修理時に使用するバックアップ機器を持ち込むこともでき、事業継続性を高めることができます。
不要なメンテナンスコストの削減
予防保守は通常、機械を良好な動作状態に保ちます。ただし、劣化の観点からは、このメンテナンスは必ずしも必要ではありません。予知保全プログラムを使用すると、通常のスケジュールで予想されるよりも使用量または時間が長くなるとメンテナンスが開始されます。これは、機器の使用時間が少ない場合や、その他の要因でも発生する可能性があります。このプロセスにより、新しい部品のメンテナンスコストとメンテナンスチームのリソース配置が削減されます。
統合システムの理解を深める
予知保全プログラムを使用すると、複雑なシステム全体の状態をリアルタイムで詳細に把握できます。以前は、これは不可能でした。システムの概要を構成できるのは、タイムスタンプ付きの欠陥検査レポートのみでした。最近では、すべての IoT デバイスのデータを統合して、事業運営全体の詳細な分析を行うことができます。
予知保全のユースケースにはどのようなものがありますか?
予知保全は通常、大規模で複雑な物理システムの場合に使用されます。次に例を示します。
- 製造施設と工場
- 建築施設および産業施設
- 輸送と物流
- エネルギーおよび公益事業
- 採掘作業
- 複合ロボティクス
- ラボサービス
これらのシステム、オペレーション、または施設を所有または管理している企業は、予知保全を使用することで大きなメリットを得ることができます。また、競争力も高まります。
予知保全と他のタイプのメンテナンスはどう違うのですか?
組織は予防保守や検査に基づく保守手法を採用することもできます。
予知保全と予防保守
予知保全では、機器の故障や劣化を事前に予測し、事象が発生する前に予防的にメンテナンスを実施します。
一方、予防保守とは、決まったスケジュールでメンテナンスを行うことです。このメンテナンススケジュールは、期間または測定可能な使用単位 (ファンの回転数など) に基づいて決定できます。通常、これらのメンテナンススケジュールは機器の製造元によって指定されます。
予知保全と予防保守の両方の手法を同時に使用することも、一方の手法を他法よりも優先して使用することもできます。予知保全のほうが予防保守よりも本質的に高度です。アーキテクチャ、設定、デプロイ、メンテナンスを正しく行うと、より効果的です。
予知保全と欠陥検査
欠陥検査は、機器の現在の状態を調査して、新しいメンテナンスを開始するかどうかを決定するプロセスです。また、提案されたメンテナンスの必要性を検証することもできます。通常、このプロセスには、機械の錆を物理的に撮影するなど、現場での分析が含まれます。また、振動分析や IoT によるキャプチャなどのリモート分析技術が含まれる場合もあります。
欠陥検査は、予知保全と予防保守の両方とともに使用できます。検査は、メンテナンスのスケジュール設定以外の目的にも使用できます。例えば、企業が産業施設を売却したい場合、欠陥検査が重要になる場合があります。購入者は、購入コストに影響する機械の損傷や摩耗の程度を知りたい場合があります。
予知保全を導入する上での課題は何ですか?
予知保全は、計画、IoT の購入、運用、保守、分析活動、および継続的な改善と管理への多額の投資に依存しています。効果的な予知保全に必要な時間、人材、費用は、小規模な事業では手の届かない場合があります。
組織が予知保全ソリューションを導入する前に、以下の課題を検討してください。
- 適切なセンサーによる適切なデータの取得
- 適切な感度レベルのデータの取得
- センサーが正しく動作していることの確認
- メンテナンスアラート用の適切なガードレールの設定
- 予知保全のための適切な分析の実施
- 予防保守と欠陥検査の実施時期、実施可否の決定
- 新しい機器コンポーネントの予知保全システムへの統合
- 分析に基づく自動コンピュータ化された保守管理システムの構成
さらに、組織は、定期メンテナンスに関する法律、コンプライアンス、または保険上の義務にも注意する必要があります。これは、ベンダーが推奨するメンテナンススケジュールよりも頻度が少ない予知保全スケジュールに従う予定がある場合に最も重要です。
AWS は予知保全の要件をどのようにサポートできますか?
Amazon Web Services (AWS) は、組織が予知保全ソリューションを開発してデプロイするのに役立つさまざまなサービスを提供しています。これらのサービスは、所有するインフラストラクチャやメンテナンスに投資するという課題を抱えることなく、大規模に運用できます。
AWS IoT のサービスとソリューションは、予知保全のためのセンサーデータの収集と保存に役立ちます。次に例を示します。
- AWS IoT Core を利用すれば、インフラストラクチャを管理することなく、何十億もの IoT デバイスを接続し、何兆ものメッセージを AWS のサービスにルーティングすることができます
- AWS IoT Device Management は、IoT デバイスの大規模な登録、編成、モニタリング、リモート管理をする際に役立ちます
- AWS IoT Events は、機器またはデバイスフリートの障害や動作の変更をモニタリングし、必要なアクションを開始します
Machine Learning on AWS には、センサーデータを分析するためのフルマネージド型サービスが数多く掲載されています。以下はその一例です。
- Amazon Lookout for Equipment は、機器の異常な動作を検出する ML 産業機器モニタリングサービスです。このサービスを使用して、計画外のダウンタイムに対応し、それを回避できます
- Amazon Monitron は、機械学習を用いて産業機器の異状を検出し、予知保全を可能にするエンドツーエンドのシステムです
- Amazon Rekognition では、事前にトレーニングされたカスタマイズ可能なコンピュータビジョン (CV) 機能で、画像と動画から情報とインサイトを抽出できます。
Amazon SageMaker を使用すると、フルマネージド型インフラストラクチャ、ツール、ワークフローを備えた予知保全ソフトウェア用のカスタム ML モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。AWS ソリューションライブラリで機械学習を使用した予知保全の例を参照して、開始することができます。GitHub のコードと、ターボファン劣化のサンプルデータセットを使用すると、実際の AWS 予知保全ソリューションを調べることができます。独自のデータでカスタマイズすることで、お客様独自のユースケースに合わせて当社の機能をより深く理解できます。
今すぐアカウントを作成して、AWS で予知保全を開始しましょう。
