故障予測・予知システム！開発と導入に必要なAIの知識とは？

最終更新日:2024/04/04

理想的な故障予知システムを開発するために必要なAIの知識とは｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

AI・人工知能やIoTといった技術の進歩に伴い、近年はこれらの技術を導入する企業も多くなってきています。特に製造業においては、工場にAIを導入することで、人手不足という問題の解消につなげるとともに、故障予知によるトラブルの事前回避にもつなげることが可能になっているのです。

しかし、実際に故障予知システムを開発・導入することは簡単ではありません。むしろ、AIに関する専門知識を持った担当者が存在しない場合、次のような疑問も多いのではないでしょうか。

・AIを育てるためのデータはどのようにして集めれば良いのか分からない
・AIの魅力は理解しているつもりだけど、具体的な費用対効果はイメージできていない

自社にとって理想的な故障予知システムを開発・導入するためには、まずAIについての知識を深め、目的を明確にした上でシステム開発を行っていくことが大切です。今回は、故障予知システムを開発・導入していく上で欠かせないAIの知識についてご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

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故障予知は生産性を維持する上で欠かせないシステム

■故障予知は生産性を維持する上で欠かせないシステム｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

故障予知システムは、さまざまな分野の製造業において特に有効活用されています。その中でも、建設機械や航空機のジェットエンジンなどでの活用例が多いため、これらの事例を参考にして故障予知システムの導入を目指す企業が多くなっている状況です。

そんな故障予知システムの大きなメリットとしては、やはり「生産ラインの予期せぬ停止を回避できること」が挙げられるでしょう。故障予知システムを導入しておけば、生産するために必要となる設備や機械の故障（不具合）を事前に察知して、事前に対処することができるからです。

想定外のトラブルが発生してしまうと、そのトラブルを解消するためのコストが生じてしまうこともありますが、故障予知システムによってトラブルを回避できればそのコストが生じることもありません。そのため、無駄なコストが生じるリスクを軽減させるとともに、高い生産性を維持することができるというわけです。

これは、高い生産性を維持することが極めて重要である製造業にとって、非常に大きなメリットといえるでしょう。

優秀な故障予知システムを開発するには「データ計測」が必要不可欠

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最近ではAIの価値が広く認識されるようになり、故障予知システムの導入に踏み出している企業も少なくありません。しかし、ただシステムを導入しただけでは思ったような効果を得ることができないということに気が付き、故障予知システムの開発段階で苦戦を強いられ得てしまうというケースも決して少なくないのです。

故障予知システムにおいては、生産において必要となる設備（機械）にセンサーを取り付け、それらの状態を確かめるためのデータを計測します。そして、IoTによってビッグデータ化し、それをAIが分析することで故障や不具合の察知を行っていくわけです。こういった故障予知システムの導入を検討している企業の多くは、IoTやAIといった部分に注目してシステム開発を進めていく傾向にあります。

もちろん、故障予知システムにおいてIoTやAIが重要なのは言うまでもありません。しかし、これらに注目するだけでは理想的な故障予知システムを開発することは難しいと言わざるを得ないでしょう。なぜなら、故障予知システムは「データ計測」がすべてのスタート地点であり、そのデータを有効活用することが目的だからです。そのため、どれだけ優秀なIoTやAIを導入することができたとしても、精度の高いデータ計測が行えなければ、優秀なシステムにならない可能性が高くなってしまいます。

故障予知システムで管理する対象の「レベル」を明確にすることが大切

■故障予知システムで管理する対象の「レベル」を明確にすることが大切｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

では、計測するデータの精度を高めるためには、どのような点に注意すれば良いのでしょうか。ここで重要となるのは、故障予知システムで管理する対象の「レベル」を明確にすることです。

故障予知システムで管理する対象は、「部品レベル」「マシンレベル」「プロセスラインレベル」「工場レベル」といった形で分類することができます。これらのレベルによって、解析の対象となるデータの種類は当然異なりますから、まずはこれらを分類することが大切になるわけです。

それこそ、「部品の故障（不具合）を事前に察知したい」「工場全体の操業停止を察知できるようにしたい」といった目的では、解析すべきデータの種類は大きく異なります。そのため、自社で故障予知を実現させたいのはどの「レベル」なのかを明確にしておくことが大切になるでしょう。

なお、「プロセスラインレベル」「工場レベル」といった上位レベルになると、「生産量」「品質変動の推移」といった抽象的なデータが重要度を増していく傾向にあります。一方で、「マシンレベル」「部品レベル」といった下位レベルでは、「機械の音・振動」などの物理現象をデータ化していくことが重要になるでしょう。

データを増大させるだけでなく、データの質を高めることが重要

故障予知システムを開発・導入していく上で主な課題となるのは、「センサー計測前の課題」「センサー計測後の課題」「異なる業界との協力体制を整える課題」という3つだとされています。IoTやAIは「センサー計測後の課題」の解消に有効活用されていくわけですが、この課題だけを解決しても優秀な故障予知システムが完成するわけではありません。

故障予知においては、カメラや熱電対、加速度センサーといったデータを同時に計測していく必要もあります。しかし、これらのデータはそれぞれ形式が異なるので、それぞれの関連性をしっかりと示していおかなければデータ解析を正確に行えなくなってしまうわけです。

そのため、それぞれの形式が異なるデータを正確に関連づけるための環境を整えておくことが極めて大切になるでしょう。こういった課題を解決していくには、やはり自社の故障予知システムに関わるすべての人がAIやIoTの知識を養っていくことが重要です。いきなり自動化を目指していくことは難しいので、まずはシステム化したい内容を自動で試しながらブラッシュアップしていくなど、一歩ずつステップアップしていくことが大切になるのではないでしょうか。