製造現場では、設備の故障による突発停止が、生産計画や納期に大きな影響を与えます。定期点検だけでは防ぎきれない異常もあるため、設備状態を見ながら保全のタイミングを判断する考え方が重要です。

そこで注目されているのが、予知保全です。

本記事では、予知保全の基本的な仕組み、事後保全・予防保全との違い、導入効果、始める前に押さえたいポイントまで分かりやすく解説します。

  

 

 

予知保全とは

予知保全とは、設備の状態を継続的に確認し、故障の兆候が見られた段階で点検や部品交換を行う保全方法です。従来のように「壊れてから直す」「一定期間ごとに部品を交換する」のではなく、実際の設備状態を見ながら保全時期を判断します。

本章では、予知保全の基本的な考え方を以下の3つに分けて解説します。

• 壊れてから直す保全ではない
• 設備の状態を見ながら保全のタイミングを決める
• 予兆検知は予知保全を支える技術

順番に見ていきましょう。

 

壊れてから直す保全ではない

設備が故障した後に修理や部品交換を行う方法は、事後保全と呼ばれます。構造が単純で、停止しても生産への影響が小さい設備では、合理的な選択肢になる場合があります。

一方、生産ラインの中核設備が突発的に停止すると、復旧まで製造工程が止まりかねません。納期遅延や仕掛品の滞留を招くほか、故障箇所によっては品質や安全面にも影響します。

予知保全は、故障後の対応だけに頼らず、設備の状態変化を早めに捉える考え方です。計画的に保全作業を行いやすくなるため、突発停止のリスクを抑えたい現場に適しています。

 

設備の状態を見ながら保全のタイミングを決める

予知保全では、あらかじめ決めた日程だけを基準にせず、設備から得られるデータを見ながら保全時期を判断します。

例えば、モーターやポンプなどの回転機器では、振動や温度、電流値、異音などを確認します。通常時と異なる変化が続いている場合は、故障へ進む前に点検や部品交換を検討します。

状態に応じた保全を行えば、まだ使用できる部品を早めに交換する無駄を抑えやすくなります。反対に、劣化が進んだ設備を放置するリスクも低減できます。

 

予兆検知は予知保全を支える技術

予知保全を進める際は、故障につながる小さな変化を早めに捉える必要があります。そのために活用される技術の一つが、予兆検知です。

センサーで収集した振動、温度、電流値などのデータを分析すると、通常時とは異なる傾向を見つけやすくなります。

異常の兆候を把握した後、いつ点検するか、どの部品を交換するかを判断するのが予知保全の役割です。つまり、予兆検知はゴールではありません。設備の安定稼働を維持するために、保全計画へつなげる仕組みづくりが求められます。

 

 

予知保全が注目される背景

予知保全が注目される背景には、設備停止による損失の拡大と、保全人材の不足があります。一方で、センサーやIoT、AIの活用が進み、設備状態を継続的に把握しやすくなりました。新しい設備だけでなく、既存設備へ後付けで導入できるケースも増えています。

本章では、予知保全が求められる理由を以下の4つに分けて解説します。

• 突発停止の損失が以前より大きくなっている
• 人手不足で熟練者頼みの保全が難しくなっている
• IoTやAIの普及で現実的な選択肢になった
• 古い設備でも取り組めるケースが増えている

順番に見ていきましょう。

 

突発停止の損失が以前より大きくなっている

生産ラインの中核設備が突然止まると、影響は修理費だけにとどまりません。復旧までの間は製造工程が止まり、仕掛品の滞留や納期遅延が発生します。

特に、複数工程が連動するラインでは、一つの設備停止が後工程まで波及しかねません。代替設備がない場合は、生産計画の組み直しや人員配置の変更も必要です。突発停止の影響が大きい設備ほど、異常が表面化する前に状態変化を捉える価値が高まります。

 

人手不足で熟練者頼みの保全が難しくなっている

設備保全では、熟練者が音や振動、温度変化から異常を察知する場面があります。

しかし、経験に依存した方法だけでは、担当者が不在のときに同じ判断を再現できません。点検対象が増えれば、限られた人員ですべての設備を細かく確認することも難しくなります。

設備データを継続的に記録し、判断材料として共有できれば、保全業務の属人化を抑えやすくなります。予知保全は、熟練者の知見を置き換えるのではなく、現場で再利用しやすい形へ整える手段でもあります。

 

IoTやAIの普及で現実的な選択肢になった

設備状態を把握するには、振動、温度、電流値、音響などのデータを収集します。通常時との違いを継続的に確認すると、異常につながる変化を早めに見つけやすくなります。

近年は、IoTセンサーや分析環境の選択肢が広がり、データ収集から異常判定までを仕組み化しやすくなりました。AIを活用する場合も、最初から高度な分析を目指す必要はありません。

対象設備を絞り、現場で扱いやすい方法から始めると、予知保全を実務に落とし込みやすくなります。

 

古い設備でも取り組めるケースが増えている

予知保全は、新設設備だけを対象とするものではありません。

既存設備にセンサーを後付けし、振動や温度などを確認できれば、設備更新を待たずに状態監視を始められる場合があります。例えば、モーターやポンプなどの回転機器は、外部からデータを取得しやすい代表例です。

ただし、すべての設備に同じ方法を適用できるわけではありません。センサーの設置場所、データ取得の可否、生産への影響を確認して、まずは効果を見込める設備から小さく始める視点が求められます。

TMCシステムでは、お客様の設備特性や運用要件に合わせた最適なシステムをご提案いたします。センサーの選定から、データ分析基盤の構築、アラート体制の確立まで、トータルでサポートいたします。まずはお気軽にご相談ください。

 

 

他の保全手法との違い

設備保全には、故障後に対応する事後保全、一定の周期で点検する予防保全、設備状態に応じて対応する予知保全があります。

どの方法が最適かは、設備の重要度や停止時の影響、点検コストによって異なります。すべてを予知保全へ切り替えるのではなく、現場条件に応じて使い分ける視点が欠かせません。

本章では、それぞれの違いを整理します。

 

事後保全との違い

事後保全は、設備が故障した後に修理や部品交換を行う方法です。停止しても生産への影響が小さく、代替設備を確保できる場合には、合理的な選択肢となります。

一方で、生産ラインの中核設備に同じ考え方を当てはめると、突発停止による損失が大きくなりかねません。復旧までの間は後工程も止まり、納期や品質に影響が及ぶ可能性があります。

予知保全は、故障が表面化する前に状態変化を捉え、計画的な対応につなげる方法です。停止リスクが高い設備では、事後対応だけに頼らない保全設計が求められるでしょう。

 

予防保全との違い

予防保全は、一定の期間や稼働時間を基準に、点検や部品交換を行う方法です。半年ごとの定期点検や、稼働時間に応じた消耗部品の交換などが該当します。

計画を立てやすい反面、状態が良好な部品まで早めに交換するケースがあります。反対に、次回点検までに劣化が進み、異常を見逃す可能性も否定できません。

予知保全では、振動や温度、電流値などの変化を確認しながら、対応時期を判断します。交換の無駄を抑えつつ、故障前の対応を目指せる点が大きな違いです。

 

予知保全が向いている設備・向きにくい設備

予知保全は、すべての設備に一律で導入するものではありません。

優先したいのは、停止時の影響が大きく、振動や温度などの変化を継続的に捉えやすい設備です。反対に、故障しても生産への影響が小さい設備や、安価に交換できる部品では、事後保全や予防保全の方が合理的な場合もあります。

予知保全と相性がよい設備の例

一方で、使用頻度が低い設備や、安価で短時間に交換できる部品では、センサー設置やデータ分析の費用が効果を上回る場合があります。

対象設備を選ぶ際は、故障時の影響度、データ取得のしやすさ、導入コストの3点を整理しましょう。効果が見込める設備から小さく始めると、予知保全を無理なく定着させやすくなります。

 

 

導入で期待できる効果

予知保全を導入すると、設備の異常を早めに捉えやすくなり、突発停止のリスクを抑えられます。

部品交換や点検のタイミングも見直しやすくなるため、保全業務の効率化にも有効です。熟練者の経験だけに頼らず、データを判断材料として共有できる点も見逃せません。

本章では、導入によって期待できる効果を以下の4つに分けて解説します。

• 突発停止を減らしやすい
• 部品交換や点検の無駄を抑えやすい
• 保全業務の属人化を防ぎやすい
• 品質と安全面の安定にもつながる

 

突発停止を減らしやすい

設備の振動や温度、電流値などを継続的に監視すると、通常時とは異なる変化を早めに把握できます。

異常の兆候を確認した段階で点検や部品交換を行えば、設備が完全に停止する前に対応しやすくなります。特に、生産ラインの中核設備や代替が難しい設備では、導入効果が大きいでしょう。

突発停止が減ると、復旧作業だけでなく、生産計画の組み直しや納期調整といった周辺業務も抑えられます。

 

部品交換や点検の無駄を抑えやすい

予防保全では、設備状態にかかわらず、あらかじめ決めた周期で点検や部品交換を行います。

計画を立てやすい反面、まだ使える部品を早めに交換するケースも少なくありません。反対に、想定より早く劣化が進んだ場合は、次回点検までに不具合が発生する恐れがあります。

予知保全では、設備状態を確認しながら保全時期を判断します。過剰な交換を抑えつつ、故障前に対応できる点がメリットです。

 

保全業務の属人化を防ぎやすい

設備保全では、熟練者が音や振動、においなどから異常を察知する場面があります。

こうした経験は貴重ですが、判断基準が個人の感覚だけに依存すると、担当者の不在時に同じ品質を保てません。若手へ知識を引き継ぐ際も、感覚的な説明だけでは再現が難しいものです。

設備データや異常履歴を記録し、判断材料として共有すれば、保全ノウハウを組織内に蓄積しやすくなります。熟練者の知見を活かしながら、誰でも確認できる仕組みへ整えることがポイントです。

 

品質と安全面の安定にもつながる

設備の劣化は、ラインの停止だけでなく製品の品質にも影響します。

例えば、モーターの振動が大きくなったり、加工設備の温度が不安定になったりすると、寸法精度や仕上がりにばらつきが生じる可能性があります。異常を早めに捉えれば、不良品が増える前に対策を取りやすくなるでしょう。

設備故障による事故や作業者への負担も軽減できます。予知保全は、稼働率向上だけでなく、品質管理と安全管理を支える取り組みでもあります。

 

 

予知保全の仕組みを4つのステップで解説

予知保全は、センサーを取り付けるだけで完成する仕組みではありません。

設備ごとに取得するデータを選び、通常時との違いを捉え、点検や部品交換の判断へつなげる流れが必要です。さらに、異常を検知した後の対応手順まで整えておくと、現場で活用しやすくなります。

本章では、基本的な仕組みを以下の4段階に分けて解説します。

• ステップ1. どんなデータを取るかを決める
• ステップ2. 設備の異常兆候を見つける
• ステップ3. 保全が必要なタイミングを判断する
• ステップ4. 現場で使える形に落とし込む

予知保全の基本的な流れ

 

ステップ1. どんなデータを取るかを決める

最初に行うのは、設備状態を把握するためのデータ選定です。

取得すべき項目は、設備の種類や故障原因によって異なります。例えば、モーターやポンプなどの回転機器では、振動、温度、電流値、異音などが候補です。

むやみにデータを増やしても、保全判断に使えなければ意味がありません。故障の兆候を捉えやすい項目に絞り、センサーの設置位置も含めて検討しましょう。

 

ステップ2. 設備の異常兆候を見つける

収集したデータは、通常時の状態と比較して分析します。

例えば、モーターの振動が徐々に大きくなっている場合、軸受の摩耗や部品の緩みが進んでいる可能性があります。温度上昇や電流値の変化が続くケースも、異常の兆候として見逃せません。

ここで重要なのは、単発の数値だけで判断しないことです。時間の経過に伴う変化を確認すると、設備の劣化傾向を捉えやすくなります。

 

ステップ3. 保全が必要なタイミングを判断する

異常の兆候を見つけた後は、点検や部品交換が必要かを判断します。

すぐに停止すべき異常もあれば、次回の計画停止時に対応できるケースもあります。設備の重要度、生産への影響、データの変化量を踏まえて、優先順位を決めることがポイントです。

判断基準が曖昧だと、アラートが出ても現場が動けません。注意・警告・緊急など段階を分け、対応内容を事前に整理しておくと運用しやすくなります。

 

ステップ4. 現場で使える形に落とし込む

予知保全は、異常を検知して終わりではありません。担当者への通知、点検手順、部品交換、復旧確認までを一連の流れとして設計する必要があります。

例えば、注意レベルでは担当者へメールを送り、警告レベルでは設備保全チームへ連絡する、といった役割分担を決めておきます。異常時の代替運用も用意しておけば、現場の混乱を抑えやすくなるでしょう。

分析精度だけを追求するのではなく、誰が見ても判断でき、迷わず対応できる仕組みに整えることが欠かせません。

 

 

 

導入前に押さえたいポイント

予知保全は、最初から全設備へ展開すればよいわけではありません。

対象設備、取得データ、異常検知後の対応を整理せずに始めると、運用負荷ばかりが増える恐れがあります。まずは効果を確認しやすい設備に絞り、小さく検証する進め方が現実的です。

本章では、導入前に押さえたいポイントを以下の5つに分けて解説します。

• いきなり全設備に広げない
• まずは効果が出やすい設備から始める
• センサーの後付けやデータ取得の可否を確認する
• 精度だけでなく運用のしやすさまで見る
• 費用対効果は小さく検証する

 

いきなり全設備に広げない

予知保全を導入する際は、工場内のすべての設備を一度に対象とする必要はありません。

対象を広げすぎると、センサー設置やデータ管理にかかる工数が増えます。異常を知らせるアラートが増え、現場で対応しきれない状況も起こり得ます。

まずは対象設備を限定し、データ取得から保全対応まで無理なく運用できるかを確認しましょう。小さく始めて改善点を洗い出した後に、対象範囲を広げる方が現実的です。

 

まずは効果が出やすい設備から始める

最初の対象には、停止すると生産への影響が大きく、異常兆候を数値で捉えやすい設備が適しています。

例えば、モーター、ポンプ、コンプレッサー、ファンなどの回転機器は、振動や温度の変化を確認しやすい代表例です。過去に故障が多発している設備や、点検に手間がかかる設備も候補になります。

最初の導入で成果を確認できれば、社内で次の展開を検討しやすくなります。設備の重要度と監視のしやすさを整理し、優先順位を付けるとよいでしょう。

 

センサーの後付けやデータ取得の可否を確認する

予知保全では、故障の兆候を捉えるためのセンサーが必要です。対象設備の特性に応じて、振動、温度、電流値、異音など、確認すべきデータを選びます。

既存設備にセンサーを後付けできれば、大規模な設備更新を待たずに状態監視を始められる場合があります。ただし、設置位置や通信環境によっては、期待したデータを取得できません。

導入前には、以下の項目を確認しておきましょう。

 

センサー選定と配置

センサーは故障の予兆を捉える「目」です。対象設備の特性に応じて適切なセンサー種類を選定し、異常が発生しやすい箇所に重点的に配置しましょう。設備の動作分析に基づく戦略的な配置により、効率的なデータ収集が可能になります。

主なセンサーを、以下の表にまとめました。

効果的なシステム設計の重要な要素は次の3つです。センサーの選定・配置、データ基盤の構築、そしてアラート体制の確立です。これらを適切に組み合わせることで、高精度な異常検知と効率的な保全が実現します。

 

精度だけでなく運用のしやすさまで見る

たとえ異常検知の精度が高くても、現場で扱いにくければ定着しません。

導入前に確認したいのは、アラートを誰が受け取り、どの段階で点検を行い、どのように結果を記録するかです。通知が多すぎると、担当者が確認しなくなる恐れもあります。

注意・警告・緊急など、異常度に応じて段階を分けると対応しやすくなります。通知方法と役割分担を整理し、現場が迷わず動ける仕組みへ落とし込みましょう。

 

費用対効果は小さく検証する

予知保全の効果は、設備ごとに異なります。導入前の想定だけで判断せず、PoC（Proof of Concept：概念実証）を行い、実際のデータを使って検証する方法が有効です。

例えば、対象設備を1台に絞り、異常兆候を捉えられるか、通知から点検まで運用できるかを確認します。あわせて、突発停止の削減、点検工数、部品交換費など、評価指標も決めておくと判断しやすくなるでしょう。

小さな成功事例を積み上げた後に横展開すれば、過剰投資を避けながら導入範囲を広げられます。

 

 

予知保全はどの設備で使える？代表的な活用事例を紹介

予知保全は、設備の種類によって確認すべきデータや異常の兆候が異なります。

重要なのは、単にデータを集めることではありません。どの変化を捉え、どのタイミングで点検や部品交換へつなげるかまで設計する必要があります。

本章では、予知保全の活用イメージを以下の4つの例で紹介します。

• 回転機器の異常を早めに捉えた例
• 温度変化から停止リスクを下げた例
• 品質不良につながる兆候を見つけた例
• 既存設備に後付けで導入した例

 

回転機器の異常を早めに捉えた例

モーターやポンプ、ファンなどの回転機器では、振動データを継続的に確認すると、軸受の摩耗や部品の緩みといった異常兆候を捉えやすくなります。

例えば、通常時より振動値が徐々に上昇している場合、設備が完全に停止する前に点検を実施できます。部品交換を計画停止日に合わせられれば、突発的な修理対応も避けやすくなるでしょう。

回転機器は状態変化を数値で把握しやすいため、予知保全を小さく始める際の対象として検討しやすい設備です。

 

温度変化から停止リスクを下げた例

設備の温度上昇は、摩擦の増加、冷却性能の低下、電気系統の異常などを示す場合があります。

例えば、制御盤やモーター周辺の温度を定期的に測定し、通常時より高い状態が続いていることを確認できれば、停止前に原因を調査できます。冷却ファンの不具合やフィルターの詰まりなど、比較的軽微な問題を早期に発見できるケースもあります。

温度は設備状態を把握する基本的な指標の一つです。既存設備への後付けも検討しやすく、初期段階の監視項目として活用できます。

 

品質不良につながる兆候を見つけた例

設備の異常は、停止だけでなく製品品質にも影響します。

例えば、加工設備の振動が大きくなると、寸法精度や表面品質にばらつきが生じる可能性があります。設定温度が安定しない設備では、仕上がりにムラが出るケースも考えられるでしょう。

不良品が増えてから原因を調査するのではなく、設備データの変化を早めに捉えると、品質への影響が広がる前に対応しやすくなります。

予知保全は、設備停止の防止だけを目的とする取り組みではありません。品質管理を安定させる手段としても活用できます。

 

既存設備に後付けで導入した例

予知保全は、新しい設備へ入れ替えなければ始められないわけではありません。

既存のモーターやポンプに振動センサーや温度センサーを取り付け、設備状態を記録する方法もあります。最初は対象設備を数台に限定し、どのデータが保全判断に役立つかを確認すると進めやすいでしょう。

ただし、センサーを取り付ければ十分というものではありません。設置位置、取得頻度、通知方法、点検担当者まで整理し、現場で運用できる形へ落とし込む必要があります。

既存設備を活かしながら小さく試せる点は、導入ハードルを抑えるうえで有効です。

 

 

まとめ｜予知保全は効果が見込める設備から小さく始めよう！予知保全導入のご相談はTMCシステムへ！

予知保全は、設備状態を見ながら故障前に対応する保全方法です。突発停止や点検の無駄を抑え、保全業務の属人化防止にも役立ちます。導入の際は、停止による影響が大きく、かつデータを取得しやすい設備から小さく始めるのが現実的です。

TMCシステムでは、センサー選定から既存設備との連携、運用設計までトータルで支援しています。予知保全の導入をご検討中の方は、お気軽にご相談ください。