設備保全におけるAI導入

設備保全管理業務とAIとの関係性について解説しています。さまざまな分野で活用されているAI技術。設備保全業務にもその波は押し寄せてきています。設備保全×AIの現状や今後などにも触れているので、ぜひチェックしてみてください。

設備保全とAIの関係

導入の背景

設備保全業務は、部品の劣化具合などを把握する必要があることから、経験者の知識や勘に頼らざるを得ない分野です。ただその状態が当たり前になっていると、経験者の高齢化や労働人口の変化などに徐々に対応しきれなくなるという課題が浮かび上がってきてしまいます。

ここで大切になってくるのが、「ノウハウの伝授」と「仕組みづくり」です。仕組みができれば、安心・安全な向上を永続的に維持できることにもつながります。この点に関して、保全業務にもAIが活用できないか注目されるようになっていきました。

AIによる革新

設備保全にAI技術を導入すると、機械学習（ディープラーニング）に故障や不具合に関するデータを取り込むことで、故障の予兆を感知できるようになりました。これにより、熟練の経験者がいなくても設備保全業務が進められるようになったことはもちろん、設備の故障による損失の回避や、生産性の維持、資源の適切な配置などにも大いに役立っています。

ただしデメリットも…

設備保全に大きく貢献しているAI技術ですが、デメリットもあります。

例えば、AIに取り込む学習用データは、高品質なものでなければなりません。AIを利用する場合は、設備にセンサーなどを取り付けて、正常な状態を把握するためのデータ計測を行います。使用するデータの精度がある程度高くないと、保全業務に役立てるのが難しくなってしまいます。

また、高精度な情報をAIに学習させるためには、膨大なデータ量が必要になります。したがって、ソフトウェア・ハードウェアともに高性能なものが求められるため、コストが大きくなりがちです。

AIで効率的な設備保全を

設備保全業務におけるAIは、熟練の職人の経験によらず正確に設備の状態が把握できるようにしてくれました。ただし、AIの効果を最大限に発揮させるためには、精密なデータが求められるため、発生するコストは決して小さくありません。

紙・Excelでの管理から脱却したいと考えている方はまずは設備保全管理システムを導入して業務をシステム化するのがおすすめ。本サイトでは使いやすく現場に定着しやすい設備保全管理システムを多数紹介しています。システム化を検討している方は参考にしてください。