突発トラブルを防止してリスクとコストを同時に低減、予兆保全を実現するAI活用

　設備管理の分野では定期的にメンテナンスを行うTBM（Time Based Maintenance）が主流となっているが、原理的に突発故障の抑制が困難であり、重要設備の維持運用におけるリスクとなっている。そのため設備の状態に応じてメンテナンスを行うCBM（Condition Based Maintenance）への移行が求められてきたが、物理的なセンサーによる計測には限界があり、実現は難しかった。

　こうした課題に対し、AIによって異常を予兆の段階で検知できるシステムが登場し、注目されている。従来型の固定値上下限監視ではなく、オンラインでモニタリングした多変数の相関関係から通常とは異なる動きを検知するため、設備の計画外停止といったトラブルを未然に防止し、無人遠隔監視や予兆保全を実現する。

　システム構築から維持運用までユーザー側で容易に行えるため、製造オペレーションや技能伝承においても有効だ。本資料では同システムの概要について解説するとともに、その活用によって実現した2件の予兆保全事例を紹介する。