予知保全戦略とは？導入効果と実践方法を解説

石油・ガス業界における遠隔地の海底パイプラインの状態評価から、大型旅客機の部品の健全性監視、さらには送電線の障害防止まで、予知保全はさまざまな分野で活用されています。

予知保全戦略を導入することで、問題が深刻化する前に異常を特定し、設備停止や計画外保全、それに伴うコスト増加を未然に防ぐことができます。これらのソリューションは、センサや各種デジタル技術を活用してデータを収集し、設備の状態を継続的に監視することで、実際の稼働状況に基づいた機器の健全性評価を行います。その目的は、設備故障につながる前に不具合の兆候を検知し、適切な対応を可能にすることです。予知保全戦略を成功させるためには、いつ、どこで是正保全が必要になるのかを正確に把握することが重要です。

本記事では、予知保全の基本的な考え方をはじめ、予知保全戦略を導入するメリットと課題、活用される最新技術、そして効果的な予知保全を構築・運用するためのポイントについて詳しく解説します。

予知保全と従来の予防保全の主な違いは、保全作業を実施するタイミングにあります。予防保全では、設備の安定稼働を維持するため、メーカーが推奨する点検周期や運用実績に基づいて定期的に保全作業を実施します。例えば、一定期間ごとの点検や部品交換が代表的な例です。このように、予防保全は事前に計画されたスケジュールに従って実施されます。一方で、その目的は予知保全と共通しており、部品の故障を防止し、設備停止や生産性低下のリスクを最小限に抑えることにあります。この方式では、まだ使用できる部品を交換してしまう過剰保全が生じやすく、逆に周期の途中で故障が発生する場合もあるという課題があります。保全方式は大きく、故障してから対応する事後保全（BM）、時間を基準として計画的に実施する予防保全（PM）、設備の状態に基づいて実施する予知保全（PdM）に分類されます。予知保全は、状態基準保全（CBM）の一形態と位置づけられます。

両者の最大の違いは、予知保全が設備の状態をリアルタイムで監視する点にあります。予知保全では、故障につながる可能性のある異常を検知すると、保全担当者やエンジニアへ警告が発信されます。これにより、適切なタイミングで是正保全を実施できるため、重大な故障や設備停止を未然に防ぐことが可能です。予知保全は、さまざまな監視技術によって支えられています。その代表例が振動監視です。振動センサを用いて設備の振動データを収集・分析することで、異常の兆候や故障の前触れを検知できます。この手法は、回転部品を備えた高速稼働機械の状態監視に広く活用されています。

また、近年では機械学習や人工知能（AI）といった先進技術の活用も進んでいます。これらの技術は、蓄積された運転データやセンサデータを分析し、故障や性能低下の兆候を事前に予測することで、より高度な予知保全の実現に貢献しています。RSでは、予知保全と状態監視の導入を支援し、設備の信頼性向上や保全業務の効率化をサポートしています。

こうした多くのメリットがある一方で、予知保全にはいくつかの課題も存在します。

まず、導入時のコストが高くなる可能性があります。例えば、振動解析を実施するには、機械設備にセンサネットワークを構築する必要があります。これは産業用IoT（IIoT: Industrial Internet of Things）の一部を構成するものです。使用されるセンサには、圧電センサやMEMS（Micro Electro Mechanical Systems：微小電気機械システム）センサなどがあります。これらのセンサの導入・設置費用は、設備故障によって発生する可能性のある損失コストと比較しながら評価する必要があります。また、予知保全を運用するための専門的な体制への投資も求められる場合があります。具体的には、従業員への教育・トレーニングの実施や、予知保全に関する知識とスキルを備えた人材の新規採用などが必要になることもあります。さらに、稼働中の既存設備にセンサを後付けする場合は、設置場所の確保や配線、設備停止を伴う工事が必要となることもあり、計画的な準備が求められます。

さらに、収集したデータの内容を十分に理解できていなかったり、適切でない種類のデータを収集していたりすると、それが設備故障の可能性とどのように関係しているのかを正確に判断することが難しくなります。製造現場には数多くの設備やシステムが存在するため、すべての機器にセンサを設置してデータを収集することは、多大なコストがかかるうえ、現実的ではありません。そのため、設備を評価する際には、どのパラメータを測定すべきかを慎重に検討する必要があります。例えば、コンプレッサの空気漏れを監視する場合には音響センサが有効であり、回転機器を備えた設備の健全性を評価する場合には振動監視が活用されます。このように、設備の特性や監視目的に応じて適切な測定手法を選択することが重要です。また、データ分析によって異常を検知するためには、継続的かつ一貫性のあるデータ収集が不可欠です。データの取得方法や測定条件にばらつきがあると、異常の兆候を正確に把握しにくくなり、問題の早期発見を妨げる要因となります。また、しきい値の設定が厳しすぎると誤報が頻発して警報が軽視されるようになり、逆に緩すぎると異常を見逃すことになります。運転実績を踏まえた継続的な調整が欠かせません。また、どの設備に導入するかの選定も重要です。一般には、故障時の生産損失や安全上の影響が大きい設備、代替機がない設備、修理に長時間を要する設備から優先的に適用します。

予知保全を導入するには、いくつかの重要なステップを踏む必要があります。まず、どの監視技術を採用するかを選定し、監視対象となる設備や機器に全設備に一度に展開するのではなく、重要度の高い一部の設備から試行的に始め、効果を検証しながら対象を広げていく段階的な進め方が現実的です。センサネットワークを設置します。また、設備の正常時の状態を正しく把握し、どのような状態が異常に該当するのかを理解しておくことも重要です。異常の兆候を検知できるようになることで、適切なタイミングで保守・点検を実施できるようになります。さらに、保守作業を計画・管理するためのシステムも必要です。まだ導入していない場合は、CMMS（Computerized Maintenance Management System：コンピュータ化保全管理システム）などの予知保全ソフトウェアを活用することで、保守スケジュールの作成や管理を効率化できます。あわせて、異常を検知した際に誰がどう判断し、どのような手順で対応するかという運用ルールを定めておくことが重要です。警報が出ても対応につながらなければ、予知保全の効果は得られません。

予知保全技術の導入は、製造業の競争力向上に大きく貢献します。その効果が広く認識されたことで、近年では多くの製造現場で予知保全の活用が一般的になっています。予知保全により、計画外の設備停止を抑制しながら生産性を向上させ、保全コストの削減を実現できます。これらのメリットは、製造業にとって非常に大きな価値をもたらします。また、設備の稼働状態を最適化することで、生産効率の向上だけでなくエネルギー使用量の削減も期待できます。こうした効果は、産業分野における脱炭素化の推進や気候変動への対応にもつながるものとして注目されています。導入効果を評価する際は、設備総合効率（OEE）や平均故障間隔（MTBF）、平均修復時間（MTTR）、計画外停止時間といった指標を導入前後で比較すると、定量的に把握できます。

職場や工場における保全体制の高度化を始めたいとお考えなら、RSが最適な製品やソリューションの選定をサポートします。なお、すべての設備に予知保全が適しているわけではありません。安価で交換が容易な部品や、故障しても影響が限定的な設備については、事後保全や予防保全のほうが合理的な場合もあります。設備の重要度に応じて保全方式を使い分けることが、全体最適につながります。