設備の予期せぬ停止を防ぐ：スマートファクトリーにおけるデータ活用型予知保全の実践ステップ
はじめに：予期せぬ設備停止が生産現場にもたらす課題
製造現場において、設備の予期せぬ停止は生産計画の遅延、不良品の発生、納期遅延、そして大きな経済的損失に直結する深刻な課題です。従来の事後保全や定期保全では、故障発生後の対応となったり、まだ使用可能な部品を交換してしまったりと、効率の面で限界がありました。
スマートファクトリーの実現に向けて、ビッグデータとデジタル技術を活用することで、設備の健全性をリアルタイムに把握し、故障の兆候を事前に捉える予知保全（Predictive Maintenance）への関心が高まっています。データに基づいた予知保全は、設備停止リスクを大幅に低減し、生産効率と保全コストの最適化を可能にします。本稿では、スマートファクトリーにおけるデータ活用型予知保全を実践するための具体的なステップと、その実現に必要な要素について解説します。
データ活用型予知保全とは
データ活用型予知保全は、設備から収集される運転データ、稼働データ、環境データなどを分析し、機械学習などの手法を用いて将来の故障や性能劣化を予測する保全手法です。従来の保全手法と比較して、以下の点で優位性があります。
- 事後保全: 故障が発生してから修復する。突発的な停止リスクが高い。
- 定期保全: 事前に定めたスケジュールに基づいて部品交換や点検を行う。不要な保全や、定期点検期間外での突発故障のリスクがある。
- 状態基準保全 (CBM): 設備の現在の状態（振動、温度など）を監視し、基準値を超えたら保全を行う。予兆検知は可能だが、将来予測ではない。
- 予知保全: データを分析し、将来の故障時期や劣化度合いを予測する。最も効率的なタイミングで保全計画を立て、実行できる。
スマートファクトリー環境では、IoTセンサーや既存システムから大量のデータをリアルタイムに収集・統合できるため、この予知保全を高度化・自動化する基盤が整っています。
データ活用型予知保全の実践ステップ
データ活用型予知保全を生産現場に導入するためには、以下のステップで進めることが一般的です。
ステップ1：対象設備の選定と必要なデータの特定
全ての設備に予知保全を導入することが費用対効果の面で適切とは限りません。まずは、生産ラインのボトルネックとなっている設備、過去に故障頻度が高かった設備、修復に多大なコストや時間がかかる設備など、優先度の高い設備を選定します。
次に、選定した設備の故障モードを分析し、その故障に関連するデータを特定します。例えば、モーターであれば振動、温度、電流値、回転数などが考えられます。これらのデータは、既存のPLCやSCADA、MESから収集できるものもあれば、新たにセンサー（振動センサー、温度センサー、電流センサーなど）を設置して取得する必要があるものもあります。
ステップ2：データの収集、統合、蓄積
特定したデータを正確かつ継続的に収集する仕組みを構築します。
- データ収集: センサー、PLC、稼働ログ、品質データ、環境データなど、様々なソースからのデータを収集します。レガシー設備の場合は、後付けセンサーやプロトコル変換器（OPC UAなどを介して）を活用する戦略も有効です。
- データ統合: 収集した多様なデータを一元的に管理できる基盤（データレイクやデータウェアハウス、IoTプラットフォームなど）に統合します。異なるシステムやフォーマットのデータを標準化し、関連付けられるようにすることが重要です。OTデータとITデータの連携強化が求められます。
- データ蓄積: 収集・統合されたデータを、分析に適した形で蓄積します。時系列データとしての蓄積が中心となります。
ステップ3：データの分析と予測モデルの構築
蓄積されたデータを分析し、故障予測や異常検知のためのモデルを構築します。
- データ前処理: 収集された生データにはノイズや欠損が含まれることが多いため、クリーニング、正規化、特徴量エンジニアリングといった前処理を行います。これにより、分析精度を高めます。
- 分析手法の選定: 異常検知（基準値からの逸脱、外れ値検出など）や、将来の故障時期を予測するための機械学習モデル（回帰分析、分類モデル、時系列分析、ディープラーニングなど）を選定・開発します。設備の特性やデータの種類に応じて最適な手法を選択します。
- モデル学習と評価: 収集した過去の運転データと故障履歴データを教師データとしてモデルを学習させます。学習済みモデルの精度を評価し、必要に応じてモデルの改善や再学習を行います。
ステップ4：予測結果の可視化と現場へのフィードバック
構築した予測モデルから得られた情報を、現場の保全員や生産管理者、オペレーターが理解しやすい形で提供します。
- リアルタイム監視: 設備の現在の健全性スコアや異常度、予測される寿命などをダッシュボードなどでリアルタイムに可視化します。
- アラート通知: 故障リスクが高まった際や異常を検知した際に、担当者に自動でアラートを通知する仕組みを構築します。通知方法は、メール、MESへの連携、パトライト点灯など、現場の運用に合わせたものが考えられます。
- レポート作成: 定期的に設備の健全性に関するレポートを作成し、長期的な保全計画の策定に活用します。
- 現場オペレーターへの情報提供: オペレーター向けには、複雑な分析結果ではなく、「〇〇の兆候が見られるため、〇〇に注意してください」といった具体的なアクションに繋がりやすい情報を提供することが、技術浸透の上で重要です。
ステップ5：保全計画の最適化と実行
予測結果に基づき、最適なタイミングで保全計画を立て、実行します。
- 保全計画の調整: 予測される故障時期やリスクレベルに応じて、計画的な停止や部品交換のタイミングを調整します。これにより、突発停止を回避し、計画的な停止の中で効率的に保全作業を実施できます。
- リソースの最適化: 必要な部品や人員を事前に手配することで、保全作業のリードタイムを短縮し、コストを最適化します。
- 保全記録のフィードバック: 実施した保全作業の内容、交換部品、かかった時間、効果などを記録し、これを再びデータとして蓄積することで、予測モデルの精度向上や次の保全計画立案に役立てます。
導入における課題と対策
データ活用型予知保全の導入には、いくつかの課題が伴います。
- データ収集の課題: 既存設備からのデータ取得が困難な場合や、データの標準化・統合に手間がかかることがあります。
- 対策: IoTゲートウェイの活用、OPC UAなどの標準プロトコルの利用推進、段階的なセンサー設置計画。
- 技術的な課題: データ分析、機械学習モデル構築に関する専門知識を持つ人材が不足している場合があります。
- 対策: 外部専門家やベンダーの活用、社内でのデータサイエンス人材育成プログラムの実施、ノーコード/ローコードの分析ツールの導入検討。
- コストの課題: センサー設置、システム構築、ソフトウェアライセンスなどに初期投資が必要です。
- 対策: 効果の高い設備からスモールスタートし、段階的に導入範囲を拡大する。ROI（投資対効果）を明確に算出し、経営層への説明責任を果たす。
- セキュリティの課題: 設備データは機密性が高いため、サイバーセキュリティ対策が不可欠です。
- 対策: OTネットワークとITネットワークの適切な分離、アクセス制御、暗号化、脆弱性管理など、多層的なセキュリティ対策を講じる。
- 現場への浸透: 新しいシステムやデータ活用に対する現場の抵抗や理解不足が生じることがあります。
- 対策: 導入の目的とメリットを丁寧に説明し、現場オペレーターや保全員を巻き込む。使いやすいUI/UXの提供、データ活用の成功事例の共有、実践的な教育・研修の実施。
架空の導入事例：プレス機における予知保全
部品加工を行う中規模工場において、主力であるプレス機の突発停止が頻繁に発生し、生産計画に大きな影響を与えていました。このプレス機にデータ活用型予知保全を導入しました。
- 対象設備選定: プレス機を選定。過去の故障履歴から、金型や駆動系の劣化が主な停止原因であることを特定しました。
- データ収集: プレス荷重、振動、温度、稼働サイクル数、過去の保全履歴といったデータを、既存のセンサー、PLC、MES、そして新たに追加した高精度振動センサーから収集。データをIoTプラットフォームに統合しました。
- データ分析: 収集データを基に、振動パターンや荷重変化から金型や駆動系の異常兆候を捉える機械学習モデル（異常検知モデル、劣化予測モデル）を構築しました。
- 可視化・通知: 現場リーダーのPCやスマートグラスに、プレス機の健全性スコア、予測される次回保全推奨時期、異常発生時のアラートが表示されるようにしました。異常度が高い場合には、保全部門に自動メールで通知する仕組みも構築しました。
- 保全計画・実行: アラートや予測に基づいて、異常が深刻化する前に計画的なメンテナンスを実施。例えば、振動パターンに特定の変化が現れた場合、予測に基づき次回の定期停止時に金型交換を前倒しで行うといった対応を取りました。
導入効果:
- プレス機の突発停止が年間5回から1回に激減。
- 計画的な保全への移行により、保全作業時間が平均20%短縮。
- 部品寿命を最大限に活用できるようになり、部品コストが15%削減。
- 生産計画遵守率が向上し、納期遅延が解消。
この事例は、データ活用型予知保全が生産現場の効率化とコスト削減に具体的に貢献できることを示しています。
まとめ：データ活用型予知保全で実現するスマートファクトリー
データ活用型予知保全は、設備の健全性をデータに基づいて科学的に管理することで、予期せぬ停止を防ぎ、生産性、保全効率、コスト効率を飛躍的に向上させるスマートファクトリーの重要な要素です。実現には、適切なデータ収集基盤の構築、高度なデータ分析技術の活用、そして分析結果を現場の行動に繋げるための仕組み作りが不可欠です。
導入に際しては、スモールスタートで効果を検証し、段階的に展開していくことがリスクを抑える上で有効です。また、技術的な側面に加えて、現場の理解と協力を得ながら進めることが、データ活用を文化として根付かせ、持続的な改善に繋げる鍵となります。生産技術部門のリーダーとして、データ活用の可能性を最大限に引き出し、よりレジリエントで高効率な生産体制の構築を目指していただければ幸いです。