予知保全のトータルサポート実現するAI_IoTソリューションとは?

 2021.02.22  HOYAデジタルソリューションズ株式会社

ものづくりの現場でも、生産性や業務効率化と向き合う必要があります。特にメンテナンスでは、予知保全を効率化できるソリューションが活用され始めています。

本記事では、近年注目されているAIやIoTのテクノロジーが予知保全にもたらすメリットや、予知保全ソリューション導入における課題、HOYAが提供する予知保全ソリューションを紹介していきます。

予知保全がAI/IoTで変わる

予知保全とは、機器の状態について連続的に計測および監視を行うことで設備や機器の劣化状態を把握、予知し、部品を交換および修理する保全方法です。IoTの発展に伴って機器をリアルタイムに遠隔で監視し、必要なタイミングで必要な部品だけを交換する方法に変化しつつあります。

アナログ手法だと、そもそも劣化を適切なタイミングで検知できないケースや、人員を割いての監視業務の非効率性といった課題がありました。IoTでネットワークとつながることで交換が必要になる状態のデータをAIが蓄積し、学習することで予知保全の効率改善を期待できます。

予知保全の課題

AIやIoTを活用した予知保全はまだ十分に普及しているとは言えません。導入にあたり生じる課題について解説します。

状態監視用のセンサー

正しく予知保全をするには、センサーにより正しく機器の状態を把握する必要がありますが、どのようなセンサーを使うべきか判断できないという場合が想定されます。使うべきセンサーの種類を特定できたとしても、そのセンサーを設備や機器のどこに取り付ければよいのかがわからないこともあります。また、適切なセンサーを適切な場所に設置できたとしても、センサーから情報を取得するタイミングが難しいこともあり、正しい知識を備えた人員がいなければ満足な監視を行うことが困難です。

通信ネットワーク

センサーと設置するだけでは、予知保全を行うことはできません。センサーで取得した情報は通信ネットワークを介して送信する必要があります。

そのうえでの課題は、まず通信コストが高く、採算をとりづらい点が挙げられます。コストをクリアできたとしても、「工場内の電波状態が悪く通信しづらい」といった問題も発生する恐れがあります。

さらに、製造に関わる機器や設備をネットワークに接続するということは、ネットワークを介したセキュリティリスクは避けられません。通信のセキュリティをしっかりと担保することも課題となります。

アプリケーション

センサーや通信ネットワークの課題をクリアし、データを取得できたとしても、それをうまく活用できなければ予知保全にはつながりません。つまり、アプリケーションにおける課題もあります。

第一の問題点としては、現代では情報をクラウド上のシステムで保管するケースが増えていますが、こうしたクラウドサービスに知見を持つ人材の確保が難しいことでしょう。また、「予知保全の改善ために集めたデータの分析方法」・「その精度を高めるために行うAIによる機械学習の活用方法」、などについてのノウハウが、製造現場に蓄積されていないことも大きな悩みとなるでしょう。

HOYAが提供する予知保全ソリューションのポイント

予知保全における課題を解決するHOYAの予知保全ソリューションのポイントを解説します。

要件にあった最適なセンサーの選定

HOYAが提供するソリューションでは、要件に合った最適なセンサーを選定できるのが特徴です。HOYAでは、IoT向けセンサーを製造している多数のパートナー企業と協力体制にあり、要望にマッチするセンサーを提案できるのです。また、実行環境を加味した場所でのテストや実証実験を行い、その結果に基づいてセンサーを選定します。

LPWAを活用しIoTを導入

HOYAではLPWAを活用することで通信ネットワークの課題解決を提案しています。LPWAは、"Low Power Wide Area"の略称ですが、IoTを想定した無線技術により低消費電力でありながら広範囲の通信が可能な技術です。自社の設備や機器に通信デバイスを搭載したい場合に要件に合わせやすく、コストを抑えながらIoT化を実現します。LPWAは、IoT向けの無線技術として定着しつつあり、HOYAもこの通信技術を利用したIoT化を推進しています。

Microsoft Azureを活用したデータ統合

HOYAの予知保全ソリューションでは、Microsoft Azureを活用してデータを統合していることも特徴です。Microsoftは世界中でも多くの企業がソフトウェア製品を導入しているため、その信頼性の高さもポイントですが、Azureにセンサーデータを集約するメリットが非常に大きいです。

Azure製品にはデータベースやWebサーバーなど、アプリケーションを構築するのに必要な機能やサービスがそろっています。さらに、AIや機械学習を活用するための製品もAzureに含まれており、センサーデータを用いて実現したい要件に応じて柔軟にアプリケーションを作り込むことが可能です。

近年、幅広い分野で活用されているクラウドの仕組みを活用していることもAzureの特徴です。クラウドサービスでは自社でサーバーを構築したり運用したりする必要がなく、初期費用やランニングコストを抑えられます。工場データをクラウドにアップロードするにあたってセキュリティを懸念する声もありますが、クラウドサービスの利点を活かし、常に最新のセキュリティ環境にアップデートされるためセキュアに運用が可能です。

まとめ

特にものづくりの現場や製品において、自社製品や設備、機器などの使用状態をリアルタイムで把握し、故障の予防や素早いメンテナンスを行うことが大切です。この予知保全は、AIやIoTの仕組みを活用することで、従来よりも大幅に効率化できますが、本格的に活用するには課題があります。

HOYAの予知保全ソリューションによって、「自社製品に合わせた適切なセンサーの選定・使用環境に適した通信ネットワークの整備・取得したデータを活用するためのアプリケーション選定」といった課題をトータルで解決できます。多くのセンサーメーカーとの連携やLPWAの活用、Microsoft Azureを活用したアプリケーションなどを活かし、要望に応じて最適な提案ができるでしょう。このソリューションを通じて、リアルタイムな遠隔監視でメンテナンスを効率化しましょう。

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