
【予知保全×IoT】設備故障を未然に防ぎ、生産性を向上させる方法
製造業や設備管理業界で注目されている「予知保全」。 この手法を活用すると、機械や設備が故障する前に適切なメンテナンスを行い、トラブルを未然に防ぐことができます。
本記事では、「予知保全」の概要と、IoTを活用することで得られる効果について詳しく解説します。
予知保全と他の保全手法との違い
「予知保全」という言葉が注目されていますが、これに似た言葉として「事後保全」や「予防保全」があります。どちらも設備の保全を目的としていますが、アプローチが異なります。
保全手法 |
特徴 |
メリット |
デメリット |
事後保全 |
故障発生後に修理 |
コストが最小限 |
ダウンタイムが長い |
予防保全 |
定期的な点検・修理 |
突発的な故障を防げる |
過剰なメンテナンスコストが発生 |
予知保全(IoT) |
センサーで異常検知し、必要なときに保全 |
コスト最適化、故障リスク低減 |
初期導入コストが必要 |
事後保全
「事後保全」は、機械や設備に不具合が発生した後に行う保全です。これには「緊急保全」と「計画事後保全」の2種類があります。
-
緊急保全: 機械設備に不具合が発生した際に、突発的に修理やメンテナンスを行う方法です。
-
計画事後保全: 故障による生産の停止を避けるため、あらかじめ代替機を用意し、問題が発生した際に迅速に切り替える方法です。
予防保全
「予防保全」は、機械や設備の故障を防ぐために、定期的に点検やメンテナンスを行う方法です。
例えば、
-
「この部品は使用期間が長いため、1か月ごとに点検しよう」
-
「この機械はまだ新しいので、1年ごとに点検しよう」
といったように、対象ごとに点検周期を決めて計画的にメンテナンスを行います。定期的な点検を実施することで、スケジュール管理がしやすくなるのが特長です。
事後保全や予防保全も、それぞれ機械設備の保全方法として有効ですが、デメリットもあります。 そこで、最適な選択肢として「予知保全」が注目されるようになりました。
予知保全とは?
予知保全は、機械や設備の不具合や故障を未然に防ぐために、センサーやデータ分析を活用して予兆を検知し、適切なタイミングで点検や補修を行う方法です。
例えば、
-
「機械の振動データを分析し、異常が発生しそうなときにメンテナンスを実施する」
-
「温度や電流の変化をモニタリングし、異常が発生する前に適切な対応を取る」
といった形で、無駄なメンテナンスを減らしながら、設備の安定稼働を実現できます。予知保全を取り入れることで、作業員の負担も軽減され、より効率的な設備管理が可能になります。
設備管理の課題
事後保全と予防保全は、以前から実施されている保全方法ではありますが、アナログ的な対応のため、様々な課題を抱えているのではないでしょうか?
設備や機械の状態把握
- 事後保全は不具合が発生した時にしか状態を知ることができません。予防保全は定期的な点検と器具の劣化がずれた場合、兆候を察知することができません。
判断基準が曖昧
- 機械や部品の交換時期は、長年の感覚から判断しており属人化していることも珍しくないでしょう。様々な業界で人手不足が嘆かれているため、出来るだけ早く属人化から脱却する必要があります。
作業員による見落とし
- 担当作業員が一つずつ目視で確認を行うため、ヒューマンエラーをゼロにすることは難しいです。見落としや勘違いにより、予期しないトラブルが発生する可能性もあります。
予知保全にはIoTの導入が効果的
予知保全のカギとなるのは、「故障の予兆をいかに早く検知できるか」です。 これを実現するために、IoT技術が有効です。
センサーを設置して設備の稼働データをリアルタイムで収集・分析することで、故障の兆候を事前に把握できます。
設備状態をリアルタイムで把握
IoTセンサーを設置することで、機械の振動・温度・電流値などを常時モニタリングし、異常の兆候を検知できます。
無駄なメンテナンスを削減
状態に応じたメンテナンスが可能になり、オーバーメンテナンスの回避やコスト削減につながります。
属人化を防ぎ、保全業務を標準化
データに基づく判断が可能になり、ベテラン技術者の経験に頼らない運用が実現します。
ダウンタイムを最小化し、安定稼働を実現
突発的な機械トラブルを防ぎ、生産計画の乱れを回避できます。
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