予知保全の実現には、設備の状態を定量的に把握できるセンサーと、それを蓄積・分析する仕組みが必要です。特に、振動・温度・電流・騒音・圧力などの物理的変化を捉えるセンシング技術が中核となります。
まず、予知保全とは「設備が壊れる前に、異常の兆候を検知して対応する」考え方です。従来の予防保全（定期点検や時間管理）では対応できない突発的なトラブルに対し、状態監視（Condition Monitoring）とデータ分析によって、設備の健康状態を把握します。
万が一、設備が故障してしまった場合、「故障部品の取り寄せに時間がかかる」「簡単にばらせないので外注しなければならない」など、メンテナンスに大きな工数がかかってしまう恐れも生じます。
それだけに、センサーを取り付けて事前に検知することはとても重要な改善活動といえるでしょう。
代表的なセンサーの例は以下の通りです。
振動センサー：回転機器の異常検知（モーター・ファン・ポンプなど）
温度センサー：過熱や冷却不良の兆候把握
電流センサー：モーター負荷や異常電流の監視
騒音センサー：軸受やギアの摩耗検知
圧力センサー：流体系統の詰まり・漏れ検知
これらのセンサーを設備に取り付け、クラウドやローカルサーバーにデータを蓄積していきます。そのうえで、異常傾向を可視化したり、AIによる故障予測を組み合わせることで、事前対応が可能になります。小規模導入では、無線センサーやバッテリー駆動のIoTデバイスを活用することで、配線工事を最小限に抑えつつ実装できます。最初は重点設備や故障頻度の高い設備に絞って試験導入し、効果を見ながら展開することが現実的です。
生産技術や品質保証にもリアルタイムの情報を共有することで、異常状態に近い設備の点検や該当ロットの品質確認もスムーズに移行できます。
さらに、生産管理も流動していた製品を違う設備・ラインに振り回しを検討することや、客先への納期調整なども迅速に対応可能です。
また、予知保全を定着させるには、現場にとって「活用しやすいデータ」であることも重要です。たとえば、一定のしきい値を超えたら通知される、異常傾向がグラフで直感的に見える、といったUX設計が現場での実用性を高めます。
一方でセンサーを付けることで、通常の加工時に負荷がかかっていない場合も見受けられます。このような場合、研削取り代や連続加工本数といった加工条件の見直しを図り、生産性向上につなげることが可能です。
工場内にあるすべての設備にセンサーを取り付けるとなると、コストも増大になりますので、まずは優先順位をつけて導入を検討するようにしましょう。
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