AIを活用した予防保全では、従来のルールベースでは検知できなかった“わずかな変化”をデータから読み取ることで、設備の故障や劣化の兆候を早期に発見することが可能になります。これにより、点検作業の効率化、計画的な部品交換、不要な停止の回避など、現場における生産性と安定性が大きく向上しています。
AIによる異常検知の多くは、センサーで取得した設備の状態データ（振動・温度・電流・音・圧力など）を時系列で蓄積し、通常状態と比較することで“傾向変化”を把握する仕組みです。例えば、ベアリングの摩耗やモーターの過負荷といった物理的劣化は、初期段階ではわずかな振動の変化として現れます。人や従来システムでは見逃しがちな微細な変化も、AIならパターンとして学習・判別できます。
また、AIは「異常が起きた後の判断」だけでなく、「正常からのズレの兆候を検知」することに長けているため、予防保全の概念そのものが高度化するものです。たとえば、一定の傾向が見られた場合に“残存寿命”を予測するような分析や、「どの設備が近いうちにトラブルを起こす可能性が高いか」といったランキングを提示する機能も実装されつつあります。
具体的には設備の負荷がかかっていない無負荷状態の動力をゼロとしておき、正常の連続サイクルが始まった負荷状態にプラスアルファの係数を設定して閾値にして、上昇具合を監視していきます。
いつも以上にモーターに負荷がかかれば、常に閾値から近いところまで動力が上がっていくので「何か異常が起きている可能性が高い」と判断しやすくなるでしょう。
AI導入による現場の変化としては、まず「点検業務の集中と合理化」が挙げられます。従来は全台点検していたところを、AIが異常傾向を示す設備だけに絞って点検対象とすることで、保全作業の精度と効率が飛躍的に向上します。
また、突発的な故障が減ることで、製造スケジュールの安定、部品の計画調達、夜間呼び出しの削減といった副次的な効果も生まれます。一方で、AIの効果を最大化するには、正確なデータ収集と、現場での活用体制の整備が不可欠です。たとえば「センサーの取り付け位置がずれている」「記録にノイズが多い」といった環境では、誤検知や過検知が発生しやすくなります。
水溶性や油性のクーラントによってセンサーが誤検知する恐れもあります。防水タイプに変更するのはもちろん、クーラントがかからないようにカバーを設置するなどの工夫も必要となるでしょう。
また、「AIの判定結果が現場の経験と合わない」といった不信感も定着を妨げます。そのため、AI導入は“仕組みを入れて終わり”ではなく、現場と連携した試験運用→分析→調整→運用定着までを段階的に進める必要があります。AIが出力した判断根拠を現場でも確認できるようにする、過去の点検記録や実作業と突き合わせて改善するなど、現場とデータの距離を縮めることが成功の鍵です。
カミナシでは、設備点検や異常兆候の記録をアプリで簡単に蓄積・可視化し、AI活用との連携を見据えたデジタル保全体制の基盤づくりを支援しています。人による「気づき」とAIによる「パターン分析」を組み合わせた、ハイブリッド型の予防保全構築を目指す現場に最適なソリューションを提供しています。
