予知保全

予知保全は、IoTセンサーを介して得られる機械データの連続的な記録に基づいている。振動、温度、圧力、音響の信号など、さまざまなパラメータが監視される。収集されたデータは、機械学習アルゴリズムを用いて分析される。このようにして、システムはパターンと異常を認識し、機器が故障する可能性のある時期を示す予測モデルを作成する。これにより、スペアパーツを適時に取り付け、メンテナンスを生産プロセスにシームレスに統合し、計画外のダウンタイムを回避することができる。

しかし、予知保全の実施は複雑である。企業は、大量の高品質データ（ビッグデータ）の収集とプロセス、負荷と摩耗に関する適切な限界値の定義、強力なデータインフラの構築という課題に直面している。さらに、機械のデジタルモデルを開発し、AIアルゴリズムをトレーニングし、ソリューションを既存のメンテナンスプロセスに統合しなければならない。これらの要素の相互作用によってのみ、予知保全はその潜在能力をフルに発揮することができる。

予知保全は多くの業界で利用されている。製品や製造では、メンテナンス・プロセスを最適化し、コストを下げる。機械的なエンジニアリングでは、インダストリー4.0標準のコア機器です。自動車業界では、計画外の修理を回避するのに役立ち、航空や鉄道ドライ式（持ち運び可能）では、車両やシステムの安全性と可用性を高めます。また、エネルギー産業（風力タービンなど）でもセンター的な役割を果たしている。

デジタル化の進展、IoTネットワーク化、AIがサポートするデータ分析と、予知保全はスマート工場の標準になりつつある。生産性を高め、コストを下げ、企業を未来に適合させることから、インダストリー4.0の最も重要な構成要素のひとつと考えられている。