IoTで設備異常を予測＆早期発見、生産性を高める「予知保全システム」の実現法

　2021年には11兆円規模の市場になると予測されるIoT。そのけん引役となっている製造業では、IoTの活用により、工場生産設備の稼働率向上、メンテナンスコストの削減、生産品質の改善が見込める「予知保全システム」の実現が期待されている。

　予知保全システムでは、設備の状態を継続的かつ数値化しながら監視し、状態変化から異常の兆候を発見、あるいは早期検知することで、ダウンタイムの最小化と設備ごとの柔軟な保全を可能にする。これは計画外の故障対応や過剰なメンテナンスといったデメリットを持つ、従来の事後保全や予防保全とは一線を画すものだ。

　そうした予知保全を実現するには、設備状態の変化を定量的に捉える材料として稼働状況の時系列データを収集・分析し、正常／異常の判別基準モデルを作成することが必要となる。本コンテンツでは、そのための8つのステップを紹介。併せて、そのデータを現場での予知保全に生かす分析ツールの選び方についても解説しているので、ぜひ参考にしてほしい。