製造業向け予知保全センサの選び方と失敗しない設置のコツ

予知保全（予兆保全）のためにセンサを導入したいものの、どの種類を選べばよいか悩んでいる方は多いのではないでしょうか。設備の突発的な故障によるダウンタイムは、工場運営において大きな損失につながる深刻な課題と言えます。

この記事では、予知保全センサの役割から具体的な種類、失敗しない選び方、そして実際の導入事例までを分かりやすく解説します。読み終わると、自社の設備に適したセンサを選定し、保全業務の効率化に向けた具体的な検討を始められるようになるでしょう。

予知保全におけるセンサの役割とは？

予知保全システムを構築するうえで、センサは設備の現在の状態を正確に把握するための入り口の役割を担います。ここでは、センサがどのように故障の兆候を捉えるのか、また従来の保全手法と何が違うのかを詳しく解説します。

設備状態を数値化し故障の兆候を捉える

予知保全センサの大きな役割は、人間の感覚では気付きにくい設備の微細な変化を数値データとして可視化することです。例えば、ベテランの作業員が音や振動の違和感として捉えていた感覚的な情報を、センサは連続的なデータとして正確に記録します。設備が完全に停止する前の初期段階で異常を検知できるようになるのが特徴です。異常を早期に発見することで、計画的なメンテナンスが可能になり、予期せぬ生産ラインの停止を防ぐ効果が期待できます。

事後保全・予防保全との違い

保全手法には大きく分けて事後保全、予防保全、予知保全の3つの考え方があります。事後保全は設備が故障してから修理を行う手法であり、突発的な停止による損害が大きくなるリスクを伴います。一方、予防保全は一定の期間や稼働時間ごとに定期的な部品交換を行う手法ですが、まだ使える部品まで交換してしまう無駄が生じやすいという課題を抱えています。対して予知保全は、センサから得た実際の状態データに基づいて適切なタイミングで保全を行うため、事後保全や予防保全とは異なり、部品の寿命を使い切りつつ安全な稼働を維持できます。

予知保全によく使われる主なセンサの種類と特徴

監視したい設備や捉えたい兆候によって、適したセンサの種類は大きく異なります。ここでは、製造現場の予知保全で広く活用されている代表的なセンサの特徴をそれぞれ解説します。

振動センサ

振動センサは、モーターやポンプなどの回転機械に発生する微細な揺れを計測するための機器です。設備に異常が発生すると、人間の耳や手では感じ取れないような周波数の振動が変化し始めます。振動センサはわずかな波形の違いを連続的に取得し、ベアリングの摩耗や軸のずれといった機械的な不具合を早期に見つけ出すのが得意です。回転部分を持つ設備においては、特に重要度が高いセンサと言えるでしょう。

温湿度センサ

温湿度センサは、設備やその周辺環境の「温度」と「湿度」の双方を同時に、かつ継続的に監視する役割を持っています。機械部品の摩耗や過負荷による異常な発熱（温度上昇）だけでなく、湿度の変動が引き起こす結露やサビ、電気回路の絶縁低下（ショート）といったトラブルの予兆も検知できます。温湿度センサを導入することで、目に見えない環境変化による部品の劣化をいち早く察知し、致命的な故障や生産ラインの停止につながる前に対処できるようになります。電子基板を内蔵した制御盤や精密機械、湿気対策が不可欠なサーバー工場の管理などで特に重宝されるでしょう。

電流センサ

電流センサは、設備を駆動させるために消費される電力量や電流の波形を測定するものです。搬送ラインのジャム（詰まり）などで機械の動きが鈍くなったり、内部に何らかの異物が詰まったりすると、同じ動作をするためにより多くの電力を消費するようになります。こうした負荷の変化を捉え、MCSA（モーター電流シグネチャ分析）などの手法を用いて非接触でモーターの負担状態を把握できるという利点があります。既存の配電盤などに後付けしやすいことも大きな特徴です。

音・音響センサ

音・音響センサは、設備が発する作動音や周囲の環境音を収集して分析するための機器です。空気漏れや配管内部の異常な流れ、部品同士の接触不良など、特定の周波数帯で発生する異音をマイクのような仕組みで拾い上げます。熟練の作業員が聴診棒を使って異音を聞き分けていた作業をデジタル化するイメージに近いかもしれません。対象物に直接センサを貼り付けるのが難しい状況でも、離れた場所から状態を監視できる強みを持っています。

漏水センサ

漏水センサは、設備内部や周辺配管からの水や冷却液などの漏出をいち早く、かつ継続的に監視する役割を持っています。配管の経年劣化や継手の緩み、冷却水路の破損などが原因で発生する液漏れは、放置すると電気回路のショートや設備の腐食、最悪の場合は工場全体の浸水被害を引き起こすリスクがあります。漏水センサの設置により、目視では気づきにくいわずかな初期漏水を早期に検知し、二次災害や大規模な生産ラインの停止につながる前に対処できるようになります。水冷式の加工機械や、配管が密集するプラント設備、絶対に水気を嫌うサーバー室などで重宝されるでしょう。

角度センサ

角度センサは、設備に取り付けられたアナログメーター（圧力計や温度計など）の指針が示す角度を継続的に監視する役割を持っています。目視点検の隙を突いて発生する急激な圧力上昇や、次回の巡回までに進行する異常な温度変化は、放置すると機器の破損や重大な生産停止を引き起こすリスクがあります。角度センサを既存のメーターに後付けすることで、指針の微小な角度変化をデジタルデータとしていち早く検知し、人が見に行く前に異常の予兆へ対処できるようになります。点検の自動化を進めたい遠隔地の設備や、数多くのレガシー（旧式）メーターが残る工場やプラントなどで重宝されるでしょう。

圧力センサ

圧力センサは、油圧や空圧で動く制御機器、または配管内部の圧力を計測するための機器です。シリンダーのシール劣化やフィルターの目詰まり、ポンプの不具合が発生すると、回路内の圧力が正常値から大きく変動します。このわずかな圧力変化をリアルタイムに捉えることで、設備の出力低下や突然のライン停止を未然に防ぎます。主に自動化ラインやコンプレッサー周辺で必須となるセンサです。

おすすめの予知保全センサ4選

ここでは、既存の建築物や設備にも簡単に取り付けられるセンサをご紹介します。

バッテリレス漏水センサ

バッテリレス漏水センサは、電源不要の漏水センサです。センサリボンに織り込まれた金属電極が水に濡れることで微弱な電流を発生させ発電し、漏水検知信号を蓄電・昇圧して無線発信します。150μℓ（ほんの数滴）の微量の水で検知でき、濡れている間は発信が繰り返されます。無線発信にはビーコン信号を採用し、タグIDのユニーク値により場所の特定が可能です。バッテリや電源、通信配線工事が不要で、既存の設備に簡便に後付け設置ができます。複数のリボンを連結して使用することも可能です。

Wi-Fi振動センサー『コナンエアー』

Wi-Fi振動センサー『コナンエアー』は、3軸加速度生波形データをWi-Fi経由でパソコンやスマートフォンに送信する電池式の小型センサです。モーターのガタつきからベアリング異常まで検知します。マグネット式なので、測定したいところにポンと付けるだけで測定開始できます。電源は市販のリチウム一次電池を使用し、1日1回の間欠測定で約4年間稼働します。マニュアルモードと自動モードを選択でき、付属アプリでFFTによる周波数分析も可能です。IP67の防水防塵性能を採用しています。また、防爆対応モデルも展開しています。

IoT電力センサユニット『DDSシリーズ』

IoT電力センサユニット『DDSシリーズ』は、三相3線や単相2線・3線のうち2本の電線にクランプするだけで取り付け可能な電力センサユニットです。電圧波形を検出して力率を計算する独自のアルゴリズムを採用し、より正確な有効電力や積算電力量を計測します。リチウム電池を使用し、常温環境かつ通信間隔10秒の設定で約3年間稼働します。測定データは見通し距離約100mのBluetoothで送信されるため、電気工事や配線工事なしで設置できます。設備ごとの電力量を把握し、ヒーター断線を力率異常として検出することも可能です。

IoT角度センサユニット『PAKシリーズ』

IoT角度センサユニット『PAKシリーズ』は、既存のアナログメーター（計器）に後付けしてIoT化するセンサユニットです。指針の中心軸に専用磁石を取り付け、前面の板ガラスをセンサヘッドに交換する構造で指針角度を読み取り、デジタルデータとして取得します。取り付け後も目盛りと指針の先端は目視可能です。内蔵電池で約5年稼働し、測定データをBluetoothで送信するため電気配線が不要です。通信ユニットはセンサヘッドから最大5.5m離して設置できるセパレート構造を採用し、Zone1で使用可能な本質安全防爆構造モデルも展開しています。

失敗しない予知保全センサの選び方と設置場所の考え方

センサを導入したものの期待した成果が得られないケースの多くは、選び方や設置場所に原因があります。ここでは、導入前に確認しておくべき重要な視点と、現場に合わせた適切な選択方法を解説します。

センサの種類より先に何を見たいかを決める

センサを選ぶ際に、最新の機能や種類から先に検討を始めてしまうのはあまりおすすめしません。予知保全を成功させるためには、まず自社の設備においてどのような故障を防ぎたいのか、どの部品の劣化を監視したいのかを明確に定めましょう。同じポンプを監視する場合でも、軸受の摩耗を知りたいのか、液体の詰まりを知りたいのかによって必要なデータは変わってきます。目的を先に設定することで、過剰な性能を持つセンサを選んでしまうリスクを減らせるでしょう。

設置場所は取り付けやすさではなく兆候が出る場所を選ぶ

センサの設置場所を決める際は、配線がしやすい場所や手が届きやすい場所を優先しがちですが、正確なデータが取れない可能性があります。異常の兆候を正しく捉えるためには、振動や熱が直接的に伝わる部分へ設置することが望ましいです。回転軸のすぐそばや、負荷が集中するベアリングの真上など、設備の構造を理解したうえで適切な測定ポイントを見極めましょう。正しい位置に設置することで、ノイズの影響を受けにくい良質なデータを収集できるようになるはずです。

通信方式と設置環境の適合性を確認する

取得したデータをどのように収集するかという通信方式の選定も、運用を左右する大きな要素となり得ます。有線方式は安定したデータ転送が可能ですが、広大な工場では配線工事のコストが膨らむリスクもあります。一方、無線方式は設置の自由度が高く初期費用を抑えやすい反面、電波環境によっては通信が途切れるリスクを考慮しなければなりません。現場のレイアウトや障害物の有無に合わせた適切な通信環境を整えることが求められます。スタンドアロン方式は外部ネットワークと接続せず現場の専用受信機やPCに直接データを表示・保存するため、セキュリティリスクを最小限に抑えられるのが強みです。しかし、データの確認や回収のためにその都度現場へ赴く手間が生じるため、対象とする設備の重要度や設置場所を考慮して選定するのが望ましいでしょう。

予知保全センサの導入手順

予知保全の仕組みを全社的に導入するためには、段階を踏んで慎重に進めることが重要です。ここでは、計画段階から本格的な運用に至るまでの具体的なステップを解説します。

ステップ1：対象設備と目的を明確にする

最初のステップは、工場内にあるすべての設備を一斉に監視するのではなく、優先順位をつけることから始めます。万が一故障した際に生産ライン全体が止まってしまうような重要な設備を洗い出し、まずはそこを対象に設定しましょう。あわせて、その設備が過去にどのようなトラブルを起こしたのか履歴を分析し、予知保全によって防ぐべき具体的な故障モードを絞り込みます。対象を限定することで、プロジェクトの焦点を定めて進行しやすくなるはずです。

ステップ2：スモールスタートで検証する

対象が定まったら、少数のセンサを試験的に設置してデータを収集するスモールスタートの期間を設けます。この段階では、選んだセンサが現場の環境下で正常に機能するか、あるいは周囲のノイズに邪魔されずに必要なデータを取得できているかを確認しましょう。センサ購入前にデモ機を借りてサンプルテストするのもおすすめです。数週間から数ヶ月にわたって通常時の稼働データを蓄積することで、設備が健康な状態の基準値を把握できます。いきなり大規模なシステムを構築するのではなく、小さな成功体験を積み重ねるのがおすすめです。

ステップ3：システムと連携し本格運用する

試験導入で有用なデータが取れることを確認できたら、収集したデータを自動で分析するシステムとの連携を進めます。近年では、人間が目で見て判断する代わりに、AIが過去のデータパターンから異常の兆候を自動検知する仕組みの活用が増えています。設定した閾値を超えた場合に保全担当者へアラートメールを送信するなど、実際の業務フローに組み込む作業を行いましょう。この連携がスムーズに機能することで、本格的な予知保全の運用がスタートすると言えます。

予知保全センサの導入事例

予知保全センサは、製造業の現場などで設備の故障を未然に防ぐために欠かせない技術となっています。本記事では、このセンサが実際にどのような場面で活用されているのか、具体的な導入事例を紹介します。

振動センサを用いた回転機器の予兆保全

モーターやポンプ、ファンなどの回転機器では、異常の兆候が現れ始めると振動パターンに変化が生じます。これまでは熟練者の感覚に頼っていた変化ですが、振動センサによって数値化すれば客観的な把握が可能です。さらに世界基準の指標に基づいた自動判定を導入すると、判定の標準化が進みます。ベテランへの依存が解消され、現場全体の保全スキル底上げに役立つでしょう。

AIを活用したベアリングの稼働状況監視

製造設備の主要部品であるベアリングの稼働状況を常時センシングし、劣化の早期発見に役立てている事例があります。設備が正常に稼働しているときのデータをAIに学習させる手法です。正常時からの変化を外れ値として検出した時点でリアルタイムに警告が発せられます。人間が感知できない微細な振動などの検知も可能です。

ロボットパーツの消耗度監視によるメンテナンス予測

製造現場において、ロボット各軸のサーボモーターからのフィードバック値と状態を伝えるメッセージを活用する事例です。モーターの劣化や関節消耗度からメンテナンス時期を予測し、予知保全をサポートする仕組みが構築されました。パーツの交換時期を予測できるようになります。結果として、計画的なメンテナンスの実施につながるでしょう。

予知保全センサ導入時の注意点

最後に、センサ導入を成功に導くために気をつけたいポイントについて解説します。

過度な性能を求めず段階的に拡張する

予知保全を急ぐあまり、最初からあらゆる種類のセンサを導入し、すべてをAIで高度に分析しようとするのは失敗の原因になりやすいです。システムが複雑になるほど初期費用が膨らみ、現場の担当者が使いこなせずに放置されてしまうケースも少なくないでしょう。まずは身近な設備のシンプルな温度監視や振動監視から始め、効果を実感できた段階で他の設備へ水平展開していくという姿勢が大切です。現場のデジタルリテラシーに合わせて無理なく進めることが定着の鍵となります。

そうは言っても何から始めればよいかわからない、どの製品を使えばよいかわからないとお悩みの際には、お気軽にカナデンまでご相談ください。

データ収集後の分析体制を構築する

センサを取り付けてデータが画面に表示されるようになっただけで終わらせず、次のアクションへ繋げることが重要です。集まった膨大なデータを誰がどのように分析し、実際の保全計画にどう落とし込むのかという体制づくりが必要です。社内にデータ分析の専門家がいない場合は、外部のクラウドサービスやAIパッケージツールをうまく活用することも一つの手段となります。データはあくまで判断材料であり、最終的にそれを保全のアクションに繋げる人間の判断基準を明確にしておきましょう。

システム構築は難しそう、既存のシステムと連携させたいという場合にも、カナデンで対応可能です。

まとめ

この記事の要点をまとめます。

設備のデータを適切に活用することで、予期せぬトラブルを減らし、現場で働く方々の精神的な負担も大きく軽減されるはずです。

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