よくあるご質問(FAQ)技術用語について

予知保全（Predictive Maintenance）は、機械の故障の兆候をとらえて故障前にメンテナンスを行うことです。故障による停止を未然に防ぐことで、長期間に渡る設備全体のダウンを防ぎ、生産性を高めることができます。

従来の一般的なメンテナンスは、定期的なメンテナンスで機械の停止を予防する「予防保全」の観点から行われていました。しかし予防保全は、MTBF（平均故障間隔）など故障が起きると思われるサイクルを前提に一定期間ごとに行われます。あくまでも平均値をもとにしており、工場に数多く並ぶ機械それぞれの状態は考慮されず一律に行われるため、保全のタイミングよりも前に機械が故障してしまうケースもあります。逆に耐久性に優れた機械でも一定期間ごとに強制的に保全が行われ、まだ十分使える部品も交換されてしまうようなことになりかねません。

これに対し予知保全は、機械の稼働状況など実際の動作をもとに保全を行います。個々の機械の状態を診断し、故障の可能性が高まっていると考えられる機械から優先的にメンテナンスするため、技術者や部品など保全に必要なリソースを適切に配分できます。それによりメンテナンスのトータルのコストを削減すると同時に、故障による生産停止を防ぐことが可能です。予知保全によるメンテナンスは計画的に短時間で行えるため、繁忙期を避けるなど生産への影響を最小限に抑えることもできます。

具体的な予知保全の方法として、IoT（Internet of Things）の活用があります。機械に取り付けたセンサから機械のデータをリアルタイムに収集し、コンピュータで解析することでその機器の状態を監視するようなシステムはその典型です。

例えばポンプのような機器の場合、内部のモータの異常が故障の原因となることが多くあります。モータの異常の予兆はモータに流れる電流値の増大として現れるため、センサで計測してその変化をとらえて傾向を分析します。それが故障時に現れるものに近ければ、故障が近いと予測しユーザに知らせます。データから故障を予知する機能の開発には、過去の故障の事例をもとにプログラミングする方法のほか、大量のデータをもとにAIで判断する機械学習を活用する方法もあります。

予知保全を実現する三菱電機のソリューションには、回転機の振動診断などがあります。回転機の振動データを収集して解析し、モータ内の部品の劣化、損傷やミスアライメントなど故障の原因となる事象を見つけ出します。振動の解析機能は、シーケンサに搭載するアプリケーションとしても提供しており、工作機械の適切な制御などに活かすことも可能です。

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導入事例1三菱電機とエニイワイヤ製品で予兆保全を実現新たなサービス開発の基盤にも