AIが生活のあらゆる面で予知保全を改善する方法

AIは、医療や農業など数多くの業界を変えつつある。AIはまた、システムを監視し、情報に裏打ちされたサービスや修理のガイダンスを提供する予防保全の一種である予知保全を強化する。

AIを活用した予知保全により、企業は生産性、効率性、無駄を省き、より成功することができる。

予知保全とは何か？

予知保全は、機械や設備の状態を継続的に分析するために、高度な技術とソフトウェアを使用する。このプロセスでは、複数のポイントでデータを収集し、機器の状態を正確に予測するための詳細なモデルを構築します。機械の通常運転中に作成されたデータは、精度の高いメンテナンス推奨事項を作成する。運転中に収集されたデータは、故障の確率を減らし、資産故障の原因に関する豊富な理解を生み出すのに役立ちます。

予知保全と予防保全を区別するのに役立つ。両者は似ているが、それぞれに重要な特徴がある。予防保全は、その機器がどのように使用されたかを具体的に知ることなく、機器の一般的な手入れを行うものである。車のオイル交換は、あらかじめ決められた特定の間隔で行われる予防保全の一種であり、一定の走行距離に達したときや一定の時間が経過したときに正確に行われる。オイル交換��必要な時期を判断するために、オイル粘度、エンジン温度、フルードレベルなどの要素を監視する。

予知保全は、企業の業務効率と収益に大きな影響を与える。マッキンゼーの情報では、予知保全技術によって保全コストを40％も削減できるとしている^。デロイトは、予知保全によって機器の故障が75％減少し、全体的な生産性が大幅に向上することを発見した。

予知保全は、効率性と生産性を維持するために不可欠なツールになりつつある。AIの活用により、その効果はさらに高まっている。

機械学習におけるAIの活用

AIは機械学習を応用して、サービスに関連するさまざまな問題を解決することができる。メンテナンスや修理の技術者を支援する分析モデルを自動化・構築し、問題が発生する前に解決することでダウンタイムを防ぐことができる。

AIは、特定の仕事やタスクについて人間の知性を再現するように作られている。これにより、タスクは自動的に完了する。しかし、この技術が適切に機能するためには、データとアルゴリズムという2つの要素が必要だ。具体的には、予知保全には機器からのデータと、この情報を分析し活用するアルゴリズムが必要だ。

機械学習とは何か？

機械学習はAIと混同されやすいが、両者は少し異なる概念である。機械学習は実際にはAIのサブセットであり、データベースを理解するためにアルゴリズムを使用する。基本的には、これらのデータベースを使用して学習し、洞察を構築する。ユーザーは機械学習システムにデータを送り込み、モデルを構築することができる。最終的に、これらのモデルは非効率性を特定し、精度を向上させる方法を提案できるようになる。

機械学習には教師あり学習と教師なし学習がある。教師あり学習では、機械は大規模なデータセットを活用しながら、新しい入力に対して具体的に定義された行動をとることを学習する。教師なし機械学習では、アルゴリズムはパターンを特定するためにラベル付けされていない情報を見つける。

予知保全のための機械学習モデルの導入方法

機械学習を予知保全プラットフォームに導入するには、まず、対処したい問題や課題を明確にする必要がある^。これらには以下のようなものがある：

• 望ましいアウトプットは何か？
• 現在、機械学習システムに投入するのに十分なデータはあるか？
• すべてのイベントに適切なラベルが貼られ、識別されているか？
• 潜在的な故障を特定できるようになるには、どれくらいの期間、モデルを稼働させる必要があるのか？

この情報があれば、特定のニーズに最適な戦略を選択することができます。予知保全のための多くのモデリング戦略には、回帰モデル、分類モデル、異常動作の���ラグ立てなどがあります。それぞれに用途があるため、適切な質問をすることで、決定を導くことができます。

貴社の業務に最も適したアプローチは何か？適切なモデルを導入する最善の方法は、どのような種類の故障をモデル化しようとしているのかを特定し、次にそれらの故障をモデル化するために必要なデータを決定することである。

AIを活用した予知保全のメリット

経営者やオーナーがAIを活用した予知保全を検討すべき理由は数多くある。

• 生産ロスを減らす：入手可能な情報によると、AIを活用した予知保全によってダウンタイムを30％削減できるという。また、サービス解決時間を83%短縮し、現場での作業時間を75%短縮することができます。
• 作業員の生産性を高める：管理者は、いつ、どこでメンテナンスが必要かを予測することで、作業員のスケジュールに合わせて設備サービスを計画することができます。

• 作業員の安全性向上：機器を修理する際、サービス技術者はしばしば危険な状況に置かれます。機器がいつ故障するかを予測することで、危険な修理が必要になる状況が少なくなります。
• ダウンタイムに配慮した計画を機器のダウンタイムや中断は、企業の生産性を損ないます。予知保全により、管理者はダウンタイムを回避する計画を立て、全体的なオペレーションをより効率的にすることができます。
• 顧客サービスの強化：相手先商標製品製造業者（OEM）は、予知保全を活用してサービスを強化することができる。サービスとしての予知保全を提供し、このサービスは、個々の顧客からのデータを使用したモデルに基づいて行うことができる。

これは、AIを活用した予知保全の多くの利点のほんの一部です。予知保全と機械学習の詳細については、今すぐ^Ambiq®にお問い合わせください。

情報源

¹2023年、最も驚くべき予知保全業界の統計
2予知保全のための機械学習：何から始めるべきか？| 2017年8月29日