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設備の異常検知にAI／IoTを活用したい

【目次】

設備異常検知にAI／IoTを活用するメリット

異常検知や故障検知にAI／IoTを活用することで得られる効果は多岐にわたります。最も大きなメリットは、設備の突発的な停止リスクを大幅に低減できる点です。さらに、人に依存しがちな点検業務の負荷軽減や運用コストの削減、品質の安定化、人材不足やノウハウ・技術継承の課題解決にも寄与します。

・設備トラブルの早期検知と予防保全
AI・IoTを活用しビッグデータを蓄積、これらを解析することで、人では発見しにくい異常兆候も早期に捉え、突発停止や大きな設備故障を防ぎます。

・人的業務負担の軽減・効率化
巡回点検や監視の自動化、遠隔監視の実現により、工場の保全担当者の作業負担の軽減や危険個所での作業を減らすことができます。

・品質や歩留まりの安定化
異常や品質低下の原因分析が人に依存せず、スピーディに行えるため、対策を講じやすくなり、結果として不良発生の抑制、製品品質の向上に寄与します。

・ノウハウと業務の標準化
培ってきたノウハウをAIに学習させ同等の仕組みを構築したり、代替していくことで属人化をなくし、判断のバラつきを減らして意思決定を標準化できるようになります。

AI／IoTを活用した設備異常検知関連の事例一覧

AI／IoTを活用した設備異常検知とは

製造現場の異常検知や故障検知は、近年AIやIoT（モノのインターネット）の活用が進んでいます。従来は人による定期点検や経験に頼った監視が主流でしたが、AI/IoT技術を導入することで、人の作業によるばらつきを標準化し、また、膨大なデータをタイムリーに解析し、異常や故障の兆候を早期に検出できるようになっています。これにより、突発的な設備停止や品質低下などのリスクを事前に察知しやすくすることで、計画的な保全やコスト削減を実現しています。

設備の異常検知における課題

・属人的な点検・判断
従来の監視や点検は担当者の経験や勘に頼ることが少なくありません。人が判断するため異常の見落としや診断のバラつきが生じます。

・点検・保全部門の人員不足
熟練技術者の退職や、労働人口減少を背景に人材確保やノウハウの継承ができず、保全体制の維持が難しくなりつつあります。

・異常原因の特定やデータ解析が困難
回転機やベアリング等の異常兆候を早期に判定するためには、高度なデータ解析スキルを持った人材を確保する必要があります。

・作業効率・点検業務の非効率化
巡視点検や記録作業の電子化・自動化が進んでいない場合、保全作業員の負荷が高く、情報を集め判断するのに時間がかかります。

AI／IoTを活用した設備異常検知の実現方法

AI／IoTによる異常検知・故障検知の実現には複数の技術要素があります。例えば現場にIoTセンサやカメラを設置し、稼働データや振動・温度などの情報をリアルタイムに収集、これらのデータをAIや多変量解析によって分析し、異常兆候や故障予兆を自動で検出・通知する仕組みなどは実務実装が進んでおり、さまざまな業種で採用が進んでいます。また、クラウドやエッジ端末も高機能化しており、オンライン・オフラインで柔軟に運用を使い分けることも可能です。

・IoTセンサによる現場データのリアルタイム収集
設備の稼働・振動・温度などをIoTで継続的に収集し、異常の基礎データを収集します。一般に大型ディスプレイやダッシュボードに表示したり、蓄積されたデータをモニタリングしたりすることで設備の異常を感知できる仕組みを構築します。

・AI診断・MSPC等による異常検知
人手では困難な多変量のデータ解析をAIや統計解析技術によって自動化。異常要因を早期に特定できるようにします。目視では判断できないものをＡＩに代替させることで、生産設備の故障を回避します。

・遠隔監視や一元管理ダッシュボードの導入
工場全体や複数拠点を一つの画面で集中管理し、設備データの見える化による予知保全・予兆監視を実現します。異常時は自動で担当者に通知できる仕組みを構築するなどの工夫もできます。

・データの自動分析・要因解析技術
設備に関する膨大なデータから故障や予兆の要因となるデータを自動的に特定したり、十分な学習データの蓄積がない場合でもAI技術を適用できる場合があります。このような仕組みを構築することで専門人材化を確保しなくても必要な分析ができるようにしておくことが可能になります。

化学業界における異常検知・故障検知の取り組み動向

近年、化学工業や石油業界の生産設備保全において、AIやIoTを活用した異常検知・故障検知の取り組みが進んでいます。製造業（化学工業・石油）の設備保全・スマート化に関する意識調査(2025年調査)によると、従来の保全手法は定期点検や計画的な部品交換が中心ですが、労働人口の減少や設備の老朽化、人材・ノウハウ不足といった課題を背景に、データ活用やスマート保全の必要性が高まっており、AI/IoTの活用が期待されていると考えられます。

また、同調査では設備保全のスマート化については、その重要性を認識しており、特に従業員数が多い工場ほど取り組みが進んでいる傾向がみられます。スマート化によって期待される効果としては、保全業務の効率化や省力化だけでなく、生産性・稼働率の向上や安全性の向上、突発的な故障リスクの低減などが挙げられており、AIやIoTなどによる状態監視や異常兆候の早期検知の適用などが進むと予想されます。

化学工場における生産設備の老朽化対策の現状と課題(2024年調査)では、AIやIoTを活用した予知保全への期待が高まっていることが読み取れます。現場では定期的な設備点検や部品交換が多く実施されていますが、設備稼働状況の監視や設備保全管理システムの活用、さらにAI/IoTによる予知保全に取り組んでいる事業所が増加していると考えられます。こうした先進的な取り組みにより、故障や停止リスク低減に関する取り組みが進む一方で、人材や知識・ノウハウ不足、予算制約、費用対効果の不透明さなどの課題もあるのが現状です。

化学工業のIoT/AIの利用・活用に関する調査(2022年調査)によると、約7割の事業所がすでにIoT/AIを活用中、もしくは今後取り組む方針を持っています。異常検知・予知保全の分野では、予知保全・予兆保全システムの導入率が14%となっている一方、今後の導入検討事業所が約3割という結果になりました。AIやIoTによる異常検知の目的としては、生産性の向上、データ活用・見える化、品質改善、異常検知や予測の高度化などがあります。

AI／IoTによる異常検知・故障検知は、生産性や保全効率、安全性の向上に貢献する一方で、今後のさらなる普及・定着には人材育成やデータ活用力の向上、費用対効果の明確化が不可欠であること考えられます。

異常検知・故障検知関連ソリューション

設備の「見える化」からはじめる異常検知

AI/IoTは異常検知・故障検知の取り組み事例は多く、当社でも多数の実績があることから保全業務への適用しやすい技術であると考えられます。実際に導入する場合は既存設備の一部からスモールスタートで取り組むことで、その効果や現場への適用可否を判断することからはじめるのが一般的です。経験や専門知識がなくても、既設のＰＬＣとつなげれば利用可能な現場型診断装置 SignAiEdgeのような製品も登場しています。

国内においては中長期的には保全人材の確保が難しくなることが予想されております。現在の取り組みが将来の生産性向上やコスト最適化、組織全体の競争力強化につながります。 まずはＩｏＴで収集したデータを収集・活用する取り組みからはじめ、自社設備の状態や課題を「見える化」し、実際の期待効果が得られるかを確認するところから始めることをお勧めします。

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