予知保全（予兆保全）とは？予防保全との違いやメリットと導入フローを徹底解説！

製造現場の設備管理において、突発的な故障対応に追われたり、年々増加するメンテナンスコストの予算削減を求められたりと、頭を悩ませていませんか？

生産ラインの高い稼働率を維持しなければならないプレッシャーの中、効率的な保全体制の構築は急務です。

そこで本記事では、従来の保全方法の課題を解決する「予知保全」（予兆保全）について徹底解説します。AIやIoTなどの最新技術に詳しくない方でもスムーズに理解できるよう、基本的な仕組みや予防保全との違い、導入のメリット・注意点をまとめました。具体的な導入手順や、上層部への提案時に役立つ判断基準・コツも紹介します。

予知保全（予兆保全）とは？

予知保全（予兆保全）とは、AIやIoT技術を活用して設備の異常を事前に察知するメンテナンス手法です。製造において重要な機器や設備の状態を連続的に計測・監視することで劣化状態などを把握もしくは予知し、適切に部品の交換や修理を行う保全方法です。「予兆保全」と呼ばれる場合もあります。

IoT（Internet of Things）機器を通じて設備の振動や温度、電流値などのデータを収集し、AIなどの技術を用いて分析することで、異常が発生する前に対応できるとされているのが特徴です。現場では英語のPredictive Maintenance（プレディクティブ・メンテナンス）と呼ばれることもあります。従来のメンテナンス手法のように決められた期間で部品を交換するのではなく、実際の劣化状態に合わせて保全を行うため、無駄を減らしつつ設備の稼働率を高く維持する効果が期待できます。

マンパワーを必要とする紙での記録管理や、経験を積んだ熟練工の勘やコツに頼らなければならない保全行為による業務負荷の軽減にもつながると考えられています。特に製造業やインフラ業界では、設備の安定稼働が利益に直結する傾向にあるため、重要な取り組みとして注目を集めています。

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予知保全と従来の保全方法との違い

ここからは、予知保全と従来行われてきた保全方法との違いを紹介します。

事後保全との違い

事後保全とは、機器や設備の不具合が起こってから修理・交換を行う保全方法です。機器などから発せられる兆候をメンテナンスのトリガー（引き金）とする予知保全とは異なり、事後保全はトラブルの発生をメンテナンスのトリガーとしている点が特徴です。

保全業務では、トラブルを的確に検知し、いかに素早く復旧するかがポイントです。ただ、事後保全のみでは突発的な対応をせざるを得ないケースが多いため、生産性に影響が出るおそれがあります。

予防保全との違い

予防保全は、機器や設備の故障に備え、あらかじめ決まっているタイミングで修理や交換を行う保全方法です。時間をメンテナンスのトリガーとしているのが特徴で、事後保全の課題を改善した保全方法ともいえます。

予防保全はメンテナンスの計画が立てやすい点がメリットである反面、予知保全とは異なり各部品の耐用年数を適切に見極めるのが難しい点に留意する必要があります。

予兆保全との違い

予兆保全は、予知保全と同様に機器や設備の不具合や部品交換の兆候を観測し、トラブルが起きる前にメンテナンスを実施する保全方法です。予兆保全は予知保全の同義語、類語であるとする意見が多く、後述する「状態基準保全」と呼ばれる場合もあります。

状態基準保全との違い

状態基準保全（CBM：Condition Based Maintenance）とは、生産設備や装置、各部品の状態や稼働状況を基準に、劣化状態に応じてメンテナンスを実施する保全方法です。

予知保全は、この状態基準保全をベースにセンサ機器やAI（人工知能）を活用し、故障の兆しをより容易に発見しやすくなるよう進歩した保全方法であるといえるでしょう。

予知保全導入で得られる6つのメリット

予知保全の導入は、企業の生産性向上とコスト削減に大きく貢献すると考えられています。ここからは、予知保全を導入することで得られる6つのメリットを解説します。

メリット1：突発対応にかかる工数削減

予知保全は、問題の発生源をあらかじめ特定した上で対応できるため、突発対応にかかるコストを削減可能です。

例えば、保全方法の一つである「事後保全」の場合、トラブル発生後に想定外の事象に対応しなければならないので、現状把握やトラブル要因の解明にも手間や時間がかかってしまう傾向にあります。予知保全では事前に原因や現状を把握できるため、素早い対処につなげやすいのです。

予知保全は高度な保全技術を身に付けていなくても対応可能になるため、保全業務に関する教育コストが低減できる点もメリットの一つです。

メリット2：現場スタッフの負担軽減

予知保全ではトラブルが起きてもあらかじめ原因や対処法の把握が可能なため、現場担当者の負担軽減にもつながります。

現場では、スタッフが通常業務と保全業務を兼務している場合も少なくないでしょう。他の保全方法だと、現場に保全の担当者を配置する必要がある他、トラブルが発生した際の対応に追われれば、生産効率が低下するおそれもあります。

対して、予知保全ではモニタリングに必要な数のスタッフ配置で対応できることに加え、トラブル発生時も規模に合わせた適切な人数を配置できます。結果、より多くの人員を製造工程に配置でき、稼働率の向上にもつながるでしょう。

メリット3：部品交換頻度の最適化

予防保全の場合、不具合が見られなくても定期的に部品交換などを行うため、まだ使える部品であっても予防の観点から交換しなければならない場合があります。

一方、予知保全では、不具合の兆候を検知してから該当箇所の部品交換や修理を行うので、消耗部品を使用可能な限度まで使い切れます。

部品を無駄なく有効に使える、交換時期が予測できる、予備の部品在庫量を圧縮できるといった点が大きなメリットの一つなのです。

メリット4：ダウンタイムの短縮

予知保全では、継続的なモニタリングによって普段と異なる予兆を察知して対応するため、ダウンタイム（業務停止期間）を抑えられます。

事後保全や予防保全など、他の保全方法ではダウンタイムの時間も長くなりがちでしょう。

メリット5：保全対応の属人化防止

施設や設備におけるトラブル解決・回避に関して、現場ベテランスタッフの知識や保全技術頼りになるケースも少なくないでしょう。しかし、特定のスタッフに依存する保全業務は、業務内容のブラックボックス化や退職による再現性の低下につながるおそれがあるため注意が必要です。

予知保全の導入でシステム的にトラブルの予兆を検知できるようになり、ベテランスタッフの勘や技術のみに頼る必要性は大きく減少するはずです。保全担当者の技術の能力差による見落としなども防止できるため、より安定的かつ高精度な点検につながるでしょう。

メリット6：保全に関する技能伝承の容易化

予知保全では、システム的・定量的に予兆を検知するとともに、不具合の予兆への対応策もあらかじめ用意可能です。対応に関するノウハウもマニュアル化しやすいとされ、保全業務未経験者への技能伝承も正確で比較的容易にできると考えられています。

これまでのノウハウを蓄積しながら保全方法をより最適化することも可能です。

おすすめの予知保全関連製品

ここからは目的別におすすめの予知保全関連製品をご紹介します。

AIを活用した故障予兆の検知におすすめ

AI異常検知ソリューション『Impulse』は、温度や振動などの膨大なセンサーデータや画像から、機械の故障や不具合の予兆をAIが多角的に分析・検知するソリューションです。特許技術のオートモデリング機能により、複雑なデータからでも最適な分析モデルを自動で導き出します。従来の閾値ベースの管理では発見できなかった異常の早期発見や、監視コストの大幅な削減、不良要因の特定に最適です。

機械故障におすすめ

Wi-Fi振動センサー『コナンエアー』は、3万円台から導入できる振動センサです。モーターやファンなどの駆動機器の故障前検知に最適です。Wi-Fi経由で、簡単に計測データをパソコンに保存もできます。

水漏れの検知におすすめ

バッテリレス漏水センサは、電源不要の漏水センサです。そのため既存の施設や設備に簡便に設置することが可能です。水漏れした少しの水にセンサが反応して微弱な電力を発電し無線で通知します。

配管の水漏れの早期発見だけでなく、機械室やサーバールームでの水漏れ検知やマンション・オフィスビルにおけるキッチンや雨漏りの早期発見にもおすすめです。

火災予知におすすめ

コンパクトサーモグラフィカメラ『FLIR C5』はカメラ映像上に温度分布が表示されるので、異常温度箇所がどこかがすぐに分かるサーモグラフィカメラです。

火災の予知保全用途はもちろん、持ち運びが簡単なため、工場内の制御盤の定期点検作業や配管の亀裂による蒸気漏れなどの早期発見にもおすすめです。

予知保全の導入手順と進め方

予知保全を現場へスムーズに導入するためには、段階的なアプローチが求められます。ここでは、予知保全を導入する際の具体的な手順と進め方を4つのステップで解説します。

手順1：導入目的と対象設備の明確化

予知保全を導入する際は、まず目的を明確にすることが求められます。設備の停止時間をどの程度削減したいのか、メンテナンスコストをどれほど抑えたいのかなど、具体的な数値目標を設定するのが理想的です。続いて、対象となる設備の選定に移ります。工場内のすべての設備を一斉に対象とするのは、費用や手間の面で現実的とはいえません。故障時の影響が大きく、修理費用も高額になりやすい重要な設備から優先的に選ぶのがおすすめです。対象を絞り込むことで、初期投資を抑えながら着実な成果を狙えると考えられます。

手順2：データ収集と状態監視の仕組み構築

対象設備が決まったら、状態を監視するためのデータを集める仕組みを整えます。設備に振動センサや温度センサなどを取り付け、稼働状況をリアルタイムで取得できるようにするのが理想的です。本格導入の前に、メーカーからデモ機を借りて1〜2週間ほどサンプルテストもしましょう。あわせて、どのようなデータを取得すべきかを慎重に検討する姿勢も求められます。設備の特性に応じて、故障の兆候が表れやすい要素を的確に測定することが成功の鍵になります。取得したデータを蓄積するためのネットワーク環境やサーバーの整備も欠かせない要素のひとつといえるでしょう。質の高いデータを継続的に集めることが、精度の高い予知保全システムの構築につながると考えられます。

手順3：データ分析による予兆検知モデルの作成

データを一定期間蓄積したら、次の段階としてデータを分析し、異常の予兆を検知するモデルを作成します。正常に稼働しているときのデータと、異常が起こる前のデータを比較することで、故障の前触れとなるパターンを見つけ出せると考えられます。近年では、分析プロセスにAI（人工知能）を活用するのが主流になりつつあります。AIを用いることで、人間では気づきにくい複雑なデータの変化も捉えられる可能性があります。ただし、導入直後はAIの判定精度が十分とはいえないケースも多く、過去の点検記録などと照らし合わせながらモデルを調整していく作業が求められます。

手順4：スモールスタートでの運用と効果検証

分析モデルが完成したら、実際の現場での運用フェーズに入ります。重要なのは、最初から大規模に展開するのではなく、一部の設備に限定したスモールスタートを意識する姿勢です。小規模な運用を通じて、システムが正しく異常を検知できているか、誤報が多くないかを確認していきましょう。もし課題が見つかれば、センサの設置場所を見直したり、分析モデルを修正したりして改善を図るのが理想的です。小さな成功体験を積み重ねたうえで効果を丁寧に検証し、徐々に他の設備へと適用範囲を広げていく進め方が成功の鍵になります。

予知保全を導入する際に知っておきたい注意点

多くのメリットがある予知保全ですが、導入を成功させるためには事前に把握しておくべき課題もあります。ここでは、初期費用の負担やシステムの運用定着にかかる時間など、現場で直面しやすい注意点とその対策の方向性について解説します。

初期費用やシステム構築の手間がかかる

予知保全は多くのメリットをもたらす一方で、導入にあたって注意すべき点もいくつか存在します。代表的なものとして挙げられるのが、センサの取り付けやネットワーク環境の構築、データを分析するAIシステムの導入にかかる初期費用の問題です。設備ごとに適したセンサを選定し、取得される大量のデータを安全にクラウドやサーバーへ送信する仕組みを整えるには、まとまった投資が求められます。現場のネットワーク環境が整っていない場合は、通信インフラの整備から着手する必要も出てきかねません。導入を検討する際は、対象となる設備の重要度や、将来的に削減が見込めるメンテナンスコストを比較し、投資対効果を慎重に見極める姿勢が成功の鍵になります。

運用定着までに時間がかかる

システムを導入してすぐに完璧な予知保全が実現できるとは限らない点にも注意が必要です。AIを用いて故障の兆候を的確に予測するためには、正常に稼働している時のデータだけでなく、異常が発生した際のデータも豊富に学習させる工程が必要です。稼働初期はデータが不足しがちなため、誤検知が発生したり、異常を見逃してしまったりするケースも想定されます。精度を高めるには、現場の作業員とシステムの開発者が連携し、数ヶ月から数年単位でモデルを改善していく地道な取り組みが成功の鍵になります。新しいシステムを現場に定着させるためには、業務フローの見直しや従業員への教育も並行して進めていく姿勢が理想的です。

予知保全に関連する取り組みの導入事例

予知保全は、IoTプラットフォームの整備やAIによるセンシングなど、関連する取り組みと組み合わせて推進される傾向があります。ここでは、株式会社カナデンが支援した事例を取り上げます。

カナデンの導入事例インタビューでは、キリンビール株式会社滋賀工場におけるIoTプラットフォーム導入の取り組みが紹介しています。同社は設備の予兆保全による事故防止やサプライチェーン全体の業務負荷軽減を目指し、製造工程の各設備からデータを取り込み一元管理する基盤を構築しました。導入後は工程状況やアラームをリアルタイムに把握できるようになり、パッケージング担当部署では設備停止時間が8％削減されたと述べられています。今後の展望として、予兆保全システムを全国の工場へ展開し、データの蓄積によって予測精度を高め、計画的な保全計画や設備改修につなげる方針も示されています。

※出典：株式会社カナデン「キリンビール株式会社様│導入事例インタビュー」https://www.kanaden.co.jp/case/kirin-brewery/

自社に予知保全を導入するか見極める判断基準

AIやIoTといった最新技術の導入には初期費用や手間がかかるため、「自社の環境に本当に必要なのか」「従来の予防保全のままでも良いのではないか」と悩む方も多いでしょう。ここでは、予知保全を導入すべきかを判断する具体的な基準と、上層部の決裁をスムーズに得るための提案のコツを解説します。

基準1：設備停止の「リスクの大きさ」

予知保全の導入効果が最も高くなるのは、ひとたび故障すると生産ライン全体が止まってしまうような重要な設備です。万が一停止した場合の「生産遅延による損失額」や、製品が作れないことによる「機会損失」を一度計算してみてください。これらの損失リスクが、センサやシステム導入にかかる初期投資を大きく上回るようであれば、予知保全を導入する優先度は極めて高いと判断できます。

基準2：現在の「保全コスト」と「人的リソース」

現在の予防保全体制において、「まだ使える部品を定期的に捨てている」という課題感がある場合、予知保全によって大幅なコスト削減が見込めます。また、保全担当者のリソース不足も重要な判断基準です。「現状の人数ではこれ以上の頻度で点検ができない」「ベテランの経験則に頼り切っており、若手が異常に気づけない」といった属人化の課題を抱えている現場にとって、客観的なデータで設備状態を可視化できる仕組みは、人手不足を補う強力な解決策となります。

上層部の決裁を得るための提案のコツ

設備管理者としては必要性を感じていても、新しいIT技術の導入に対して経営陣や上層部が難色を示すケースは少なくありません。提案を前向きに検討してもらうためには、以下のポイントを整理して伝えることが効果的です。

費用対効果（ROI）を数字で示す

「現在のダウンタイム損失額や過剰な部品コスト」と「システム導入費」を比較し、数年間でどれだけのコストメリットが出るかを具体的な数字で提示します。

スモールスタートであることを強調する

最初から工場全体をIT化するような大規模投資ではなく、「まずは最もリスクの高い設備1台から小さく始め、効果を検証する」という低リスクな計画であることを強調し、心理的ハードルを下げます。

経営課題への直結をアピールする

単なるメンテナンス手法の変更としてではなく、「危険な点検作業の削減による安全性向上」や「技術継承・人材不足問題の解消」といった、会社が抱える根本的な経営課題の解決に繋がる点を力説します。

まとめ：予知保全導入で経営効率アップ

この記事の要点をまとめます。

まずは自社の設備停止リスクや現在の保全コストを洗い出し、効果の高い重要設備から具体的な導入検討を始めましょう。

カナデンでは、手軽な無線設備監視から工場や経営システムの全ての階層の「見える化」を実現する予知保全システムまで提供しています。

「予知保全をしたいが何から始めればよいかわからない」「機器メーカー各社への問い合わせや、比較検討が負担になっている」そんな時は、カナデンにお任せください。特定のメーカーに縛られず、お客様の求める機能や精度、現場環境やご予算に応じて最適な機器・システムを厳選してご提案いたします。まずは現在のお悩みをお聞かせください。