予知保全: 人工知能を活用してビジネス継続性を確保

テクノロジーが進化するにつれ、「壊れていないものをなぜ直すのか」という古い格言はもはや通用しません。

工場や生産設備が 24 時間稼働している今日の「常時稼働」の世界では、あらゆる障害が生産に重大な混乱を引き起こし、場合によっては他の下流ビジネスに波及する可能性があります。動作の信頼性を確保するには、適切なメンテナンスが重要です。企業はすでにこのことを知っているので、問題は理由ではなく、いつ行うかです。

組織や事業者がさまざまなロボット、カメラ、センサーなどのモノのインターネット (IoT) テクノロジーを採用するにつれて、収集されるデータの量は増加する一方です。

実際、世界中でデータの収集、分析、タスクの自律的な実行に使用されるデバイスの数は、2020 年の 97 億台から 2030 年には 294 億台へとほぼ 3 倍に増加すると予想されています。

人間の脳は正しい情報をタイムリーに分析して処理できないため、このような爆発的な量のデータは人間にとって課題です。データは企業の業務に関する前例のない洞察を提供しますが、データを理解し、それに基づいて行動する能力がなければ、この利点は時代遅れになります。

これが、予測分析と人工知能 (AI) がメンテナンスに使用される理由です。

予測分析とは何ですか?

予測分析を使用すると、ユーザーは収集された履歴データから確率を判断することで、将来の傾向やイベントを予測できます。

潜在的な状況を予測し、各状況の可能性を判断して、戦略的意思決定を促進します。これらの予測は、その日の後半にマシンが故障するという予測などの短期的なものから、年間のメンテナンス作業に必要な予算の予測などの長期的なものまであります。予測により、企業はより適切な意思決定を行い、データに基づいた戦略を開発できるようになります。

人工知能を使用した予測メンテナンス

人工知能の最も価値のある機能の 1 つは、複数のソースからの情報を同時に消化し、さまざまな考えられる結果の確率を計算し、それに基づいて推奨事項を作成する能力です。さまざまな理由で、すべて人間の介入なしで行われます。この機能により、多くの現代企業で利用可能な膨大な量のデータを活用した予測分析が可能になります。

世界では、何千もの IoT センサーからのものであれ、原材料や部品の納期を示す出荷データであれ、世界中の測候所から収集されたオープンソースの気象データであれ、ますます多くのデータが生成されるにつれて、データや人工知能は人間があらゆる情報を理解できるように成熟しています。膨大なノイズから信号を除去し、実行可能な決定を下すことができます。

適切な AI 構成により、AI、ERP の統合運用を備えた企業は、データから収集した情報に基づいてアクションを実行できます。

これらはメンテナンスにどのような影響を与えますか? 現在、メンテナンスには次の 3 種類があります:

• 時間ベースのメンテナンス
• 事後メンテナンス
• 予測メンテナンス

時間ベースのメンテナンスとは、ユーザーが計画 (通常はマシンの予想されるライフサイクル) に従ってメンテナンスを実行することを指します。ユーザーは他の同様のデバイスに基づいてメンテナンスの必要性を判断できるため、これは理論的には良いことです。ただし、各マシンの機能は使用方法、場所、磨耗などの多くの要因に依存するため、これはほとんど理論上のものです。時間ベースのアプローチを使用すると、組織はマシンのメンテナンスを過剰に実行したり、十分に実行しなかったりする可能性があります。

一方、事後保守では、必要に応じて保守が実行されるため、計画外のダウンタイムが発生し、生産活動が中断されます。

予知メンテナンスはこれらすべての問題を解決します。これは状態ベースのメンテナンスの一種で、センサーを通じて機器やツールの状態を監視し、資産のメンテナンスが必要な時期を予測するために使用されるデータを提供します。したがって、メンテナンスは特定の条件が満たされた場合、つまり機器が故障し始める前にのみ計画されます。

AI テクノロジーが成熟し、組織が導入する IoT ツールが増えるにつれ、AI を活用した予知保全の使用が増加しています。

予知保全の導入

機械の定期的なメンテナンスを必要とするほとんどすべての企業が予知保全から恩恵を受けることができますが、機械のダウンタイムのコストに応じて、一部の企業は他の企業よりも多くの恩恵を受けます。

たとえば、フィールド サービス ビジネスは、業務運営がリモートであるため、予知保全から大きな恩恵を受けます。石油掘削装置や風力タービンなどの資産は遠隔地に設置されており、悪天候の影響を受けやすいため、機械の故障への対応は生産に重大な影響を与える可能性があります。

さらに悪いことに、事後のメンテナンスには、スペアパーツを注文したり、メンテナンス担当者を遠隔地に迅速に配置したりする必要があるため、莫大なコストがかかります。ただし、予測分析を通じて、フィールド サービス機関は、発電の継続が保証できなくなる前に、風力タービンのコンポーネントに必要なメンテナンスを実行できます。

たとえば、オペレータは機械の振動、音響、温度を分析することで、不均衡、位置ずれ、ベアリングの摩耗、潤滑や空気の流れの不足などの潜在的な問題を特定できます。

別の例は、故障したデバイスからの信号/障害コードであるアラームです。このシステムは、このタイプの機器に対する以前のメンテナンス作業や、特定の信号/障害コードを分析できます。履歴に基づいて、システムはその組み合わせ、つまり以前のメンテナンス作業と特定の信号/障害コードで確認された最後の設定数を決定します。その後、実際の障害が発生する前に、システムが推奨する適切なスペアパーツを備えた技術者が適切なタイミングで派遣され、修理が完了します。予測分析により、オペレーターは機械の摩耗や潜在的な欠陥をより正確に追跡できるようになり、さらに重要なことに、機械が故障する前に対処できるようになります。

予防保守は、過去の傾向や気象パターンを使用し、機器センサーからの情報や予測されるサプライチェーンの納期と組み合わせることで、事前に行うことができます。乗組員は、事故後に急いで救助に向かうのではなく、修理がいつどこで行われるかをより細かく制御できるため、戦いを選択することができます。

概要

災害を予測する確実な方法はありませんが、人工知能は私たちを災害に可能な限り近づけることができます。

海岸沿いの人々がハリケーンに備えてボトル入りの水や予備のバッテリーを買いだめするのと同じように、人工知能と統合されたメンテナンス システムにより、企業は問題が深刻になる前に必要に応じてメンテナンスを実行できるようになります。 。

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