予知保全のDXサービス5選｜導入メリットと選び方を徹底解説

製造業における設備保全業務の効率化に欠かせない予知保全。IoTやAIを活用した予知保全システムを導入することで、設備の故障を未然に防ぎ、ダウンタイムの削減や保全コストの最適化が可能です。本記事では、予知保全とは何か、予防保全や事後保全との違いを解説した上で、おすすめのDXサービス5選と選び方のポイントをご紹介します。

予知保全とは？製造業DXの最重要施策を理解する

予知保全の基本概念とDXにおける位置づけ

予知保全とは、設備や機器の状態をリアルタイムで監視し、故障の兆候を事前に検知して保全を行う手法です。IoTセンサーで収集したデータをAIが分析し、異常の兆候を捉えることで、突発的な設備故障を未然に防ぐことが可能です。製造業のDXにおいて予知保全は、生産効率の向上とダウンタイム削減を実現する最重要施策として位置づけられています。従来の保全方式と比較して、予知保全では設備の状態に基づいた最適なタイミングで保全業務を実施できるため、無駄なコストを削減しながら設備の稼働率を最大化できます。

予防保全・事後保全との違いを比較表で理解

設備保全には予知保全のほかに、予防保全と事後保全があります。予防保全とは定期的なスケジュールに基づいて部品交換や点検を行う方式であり、予知保全とは異なり設備の実際の状態に関わらず保全を実施します。一方、事後保全とは故障が発生してから修理や部品交換を行う方式です。予知保全と予防保全との違いは、データに基づいて必要な時にのみ保全を行うか、定期的に保全を行うかという点にあります。予知保全では異常の兆候を検知した時のみ対応するため、予防保全と比較して保全コストを大幅に削減できます。事後保全との違いは、故障を未然に防ぐか事後対応かという根本的な考え方の差です。

IoTとAIを活用した予知保全の仕組み

予知保全を実現するには、IoTセンサーによるデータ収集とAIを活用した分析が不可欠です。設備や機器にセンサーを取り付け、振動、温度、音、電流などのデータを収集します。収集されたデータはクラウドやオンプレミスのサーバーに蓄積され、AI・機械学習モデルが正常時のパターンを学習します。学習したモデルが異常を検知すると、保全担当者にアラートを通知し、故障を未然に防ぐための保全作業を促します。AIを活用した予知保全では、人間では気づきにくい微細な変化も捉えることができ、予知保全の精度が飛躍的に向上します。このようなデータを活用した予知保全により、製造現場の設備保全業務は大きく変革されています。

おすすめの予知保全サービス　５選

Lumada（日立製作所）

日立製作所のLumadaは、IoTプラットフォームを基盤とした予知保全ソリューションで、製造業や社会インフラの設備保全に特化しています。設備から収集した膨大な稼働データをAIで分析し、故障の予兆を高精度で検知することで計画的なメンテナンスを実現します。特に日立が長年培ってきた制御・運用技術とデータ解析技術を融合させた点が強みで、鉄道、電力、製造ラインなど多様な産業設備に対応可能です。クラウドとエッジコンピューティングを組み合わせたアーキテクチャにより、リアルタイムな異常検知と将来予測を両立し、ダウンタイムの最小化とメンテナンスコストの削減に貢献します。また業種別のテンプレートやカスタマイズ機能も充実しており、企業の既存システムとの連携もスムーズに行えます。

COLMINA（富士通）

COLMINAは富士通が提供する製造業向けデジタル製造ソリューションで、IoTやAIを活用した予知保全機能を備えています。製造現場の設備データをリアルタイムで収集・分析し、故障の予兆を早期に検知することで計画的な保全を実現します。富士通独自のAI技術「Zinrai」を搭載し、過去のデータから学習した故障パターンをもとに高精度な異常検知が可能です。また設計から製造、保守まで一気通貫でサポートする統合プラットフォームとして、生産管理や品質管理とも連携できる点が特徴です。クラウドベースでの提供により初期導入コストを抑えられ、中小企業から大企業まで幅広い製造業で活用されています。ダッシュボードによる可視化機能も充実しており、設備の稼働状況や保全計画を直感的に把握できます。

Fiix（ロックウェル・オートメーション）

Fiixはロックウェル・オートメーションが提供するクラウドベースのCMMSプラットフォームで、AIと機械学習を活用した予知保全機能が特徴です。センサーデータをリアルタイムで収集・分析し、設備の異常や故障の予兆を事前に検知することで、計画的なメンテナンスを実現します。モバイルアプリにも対応しており、現場作業員が設備情報や作業指示にいつでもアクセス可能です。在庫管理や作業履歴の一元管理機能も備え、保全業務全体の効率化を支援します。製造業を中心に世界中で3000社以上の導入実績があり、ダウンタイムの削減とメンテナンスコストの最適化に貢献しています。ロックウェル・オートメーションの産業用IoTプラットフォームとのシームレスな連携により、包括的な設備管理ソリューションを提供しています。

コナンエアー / 中山水熱工業

中山水熱工業が提供するコナンエアーは、圧縮空気供給設備の予知保全を実現するクラウド型監視システムです。コンプレッサーやドライヤーなどの機器にIoTセンサーを設置し、温度や圧力、流量などのデータをリアルタイムで収集・分析します。AIによる異常検知機能により、設備故障の予兆を早期に把握し、突発的なトラブルによる生産停止を未然に防ぎます。またエネルギー使用状況を可視化することで、運用コストの削減にも貢献します。スマートフォンやPCから24時間いつでも設備状況を確認でき、遠隔地からの複数拠点管理も可能です。製造業における圧縮空気設備の安定稼働と省エネルギー化を同時に実現する包括的なソリューションとして、多くの企業に導入されています。

IBM Maximo（日本IBM）

IBM Maximoは、日本IBMが提供するAIとIoTを活用した総合的な資産管理・予知保全ソリューションです。製造業やインフラ、エネルギー業界など幅広い分野で導入されており、設備の稼働状況をリアルタイムで監視しながら故障を事前に予測します。IBM Watson AIを搭載することで、膨大なセンサーデータから異常の兆候を高精度に検知し、最適な保全タイミングを提案します。クラウドベースでの提供により、既存システムとの連携も容易で、モバイル対応により現場作業員もリアルタイムで情報にアクセス可能です。資産のライフサイクル全体を一元管理でき、ダウンタイムの削減やメンテナンスコストの最適化を実現します。グローバルでの豊富な導入実績と継続的なアップデートにより、信頼性の高い予知保全プラットフォームとして評価されています。

予知保全のDXサービスを導入する5つのメリット

予知保全を導入することで、製造業の設備保全業務は大きく変革します。従来の予防保全や事後保全と比較して、予知保全ではデータに基づいて設備の状態を監視し、故障の兆候を早期に検知することが可能です。ここでは、予知保全のDXサービスを導入する5つの主要なメリットについて解説します。

突発的な設備故障を未然に防ぎダウンタイムを削減

予知保全の最大のメリットは、設備や機器の異常の兆候を事前に検知し、故障を未然に防ぐことができる点です。AIを活用した予知保全システムでは、センサーから収集したデータをリアルタイムで分析し、設備の状態を常時監視します。これにより、突発的な故障によるダウンタイムを大幅に削減することが可能となり、生産計画への影響を最小限に抑えられます。

部品交換や保全業務の最適化によるコスト削減

予防保全では定期的にメンテナンスや部品交換を行うため、まだ使用可能な部品も交換してしまう可能性があります。一方、予知保全では設備の状態に応じて必要なタイミングで保全を行うことができるため、不要な部品交換を削減できます。データを活用した予知保全により、保全業務の効率化とコスト削減が実現します。

保全業務の属人化解消と技能伝承の円滑化

従来の保全業務は、ベテラン技術者の経験や勘に依存する属人化が課題となっていました。予知保全システムを導入することで、設備の状態や異常の兆候がデータとして可視化されるため、経験の浅い作業者でも適切な判断ができるようになります。これにより技能伝承がスムーズになり、人材育成の負担も軽減されます。

データに基づく設備保全による生産性向上

予知保全ではIoTセンサーで収集した設備データをAIが分析することで、設備の稼働状況や劣化の進行度を正確に把握できます。データに基づいて最適なタイミングで保全を実施することで、設備の稼働率が向上し、生産性の大幅な改善が可能です。予知保全の導入により、製造現場全体のパフォーマンスが向上します。

製造現場のスタッフ負担軽減と働き方改革の実現

予知保全を導入すると、定期的な点検業務や突発的なトラブル対応が減少するため、保全担当者の作業負担が大きく軽減されます。また、AIによる異常検知により、夜間や休日の緊急対応も削減できるため、働き方改革の推進にもつながります。予知保全は設備保全業務の効率化だけでなく、労働環境の改善にも貢献します。

予知保全DXサービスの選び方｜4つの重要ポイント

予知保全システムの導入を成功させるには、自社の設備や課題に適したサービスを選定することが重要です。ここでは、予知保全DXサービスを選ぶ際に確認すべき4つの重要なポイントについて解説します。

自社の設備や機器に対応したセンサー・データ収集機能

予知保全では、設備からデータを収集するセンサーの選定が成否を分けます。温度、振動、音響、電流など、監視したい設備の特性に応じて適切なセンサーを選択する必要があります。また、既存の設備に後付けできるセンサーか、新規設備への組み込みが必要かも確認しましょう。データ収集の精度と頻度が予知保全の精度に直結するため、自社の設備や機器に対応した収集機能を持つサービスを選ぶことが重要です。

AI分析精度と異常検知の兆候を捉える能力

予知保全システムの核となるのは、収集したデータを分析し異常の兆候を検知するAIの性能です。機械学習モデルの精度、誤検知の少なさ、異常パターンの学習能力などを評価しましょう。また、過去のデータがない場合でも学習できるか、設備固有の特性に対応できるかも重要な判断基準となります。AIを活用した高精度な予知保全を実現するには、分析エンジンの性能を十分に確認する必要があります。

既存の生産管理システムとの連携性とデータ活用

予知保全システムを既存の生産管理システムや保全管理システムと連携させることで、データを活用した総合的な設備保全が可能になります。API連携の可否、データフォーマットの互換性、既存システムへの影響などを事前に確認しましょう。システム間でデータをシームレスに連携できることで、保全業務全体の効率化と意思決定の迅速化が実現します。

導入コストとROI（投資対効果）の試算

予知保全の導入には、センサー設置費用、システム利用料、運用コストなどが必要です。初期投資だけでなく、ランニングコストも含めた総コストを把握し、ダウンタイム削減効果、保全コスト削減額、生産性向上による利益増加などから投資対効果を試算することが重要です。一般的に、予知保全システムの導入から効果が出るまでには一定期間を要するため、中長期的な視点でROIを評価する必要があります。

予知保全を実現する導入フローと成功のポイント

予知保全導入の3ステップ｜計画から運用まで

予知保全を実現するためには、計画的な導入フローが不可欠です。第一段階では、対象となる設備や機器の選定と現状分析を行います。故障履歴やメンテナンス記録を精査し、予知保全の効果が高い設備を優先的に選びます。

第二段階では、センサーの設置とデータ収集基盤の構築を進めます。温度、振動、圧力などのデータを収集し、AIが学習可能な形式でデータベースに蓄積します。この段階では、既存の生産管理システムとの連携性も考慮しなければなりません。

第三段階は、AI分析モデルの構築と運用開始です。収集されたデータを活用してAIが異常の兆候を検知し、保全担当者へアラートを発信します。運用開始後も継続的にデータを収集し、AIモデルの精度向上を図ることで、より効果的な予知保全を実現できます。

導入時の課題と解決策｜データ収集とAI学習の壁

予知保全の導入には、いくつかの課題が存在します。最も大きな課題は、十分な学習データの確保です。AIが異常を正確に検知するためには、正常時と異常時の両方のデータが必要ですが、故障データは少ないのが一般的です。

この課題に対しては、シミュレーションデータの活用や、他社の類似設備のデータを参考にする方法が有効です。また、予防保全で得られた点検データを活用することで、AI学習の精度を高めることが可能です。

もう一つの課題は、現場スタッフのデジタルリテラシーです。従来の保全業務に慣れた担当者が、データに基づく予知保全を受け入れるには、丁寧な説明と研修が必要となります。段階的な導入と成功体験の積み重ねが、組織全体での予知保全の定着につながります。

製造業における予知保全の成功事例

ある製造業では、予知保全の導入により設備の突発故障を大幅削減しました。生産ラインの主要機器にセンサーを設置し、振動データを定期的に収集することで、ベアリングの劣化を事前に検知できるようになりました。

別の事例では、AIを活用した予知保全により、部品交換のタイミングを最適化し、保全コストを年間を通して削減しています。データに基づく保全計画により、不要な部品交換を削減しつつ、必要な保全は確実に実施する体制を構築しました。

これらの成功事例に共通するのは、経営層の強いコミットメントと、現場を巻き込んだ段階的な導入です。予知保全を単なるシステム導入ではなく、保全業務全体の変革として捉えることが、成功の鍵となります。

まとめ｜予知保全DXで設備保全業務を変革する

予知保全が製造業の競争力を高める理由

予知保全は、製造業の競争力を高める重要な要素です。設備の状態をリアルタイムで把握し、故障を未然に防ぐことで、計画外の生産停止を最小限に抑えられます。これにより、納期遵守率の向上と顧客満足度の向上が可能となります。

また、予知保全の導入は、保全業務の属人化を解消し、技能伝承の課題にも対応します。ベテラン担当者の経験や勘に頼っていた保全判断を、データに基づく客観的な判断に置き換えることで、若手社員でも高度な保全業務を担当できるようになります。

DXサービス導入で実現する次世代の設備保全

予知保全のDXサービスを活用することで、次世代の設備保全が実現します。IoTセンサーとAI分析を組み合わせたシステムは、人間では気づきにくい微細な異常の兆候も検知可能です。

従来の予防保全では、定期的な点検や部品交換を行うため、まだ使用可能な部品も交換していました。予知保全では設備の状態に応じて保全を行うため、部品の寿命を最大限活用でき、コスト削減と環境負荷の低減を両立できます。

予知保全導入の第一歩｜まずは相談から始める

予知保全の導入を検討する際は、まず専門家への相談から始めることをお勧めします。自社の設備や機器に最適なセンサー選定、データ収集方法、AI分析モデルの構築など、専門的な知識が必要な領域が多いためです。

よくある質問（FAQ）

予知保全とは何か、従来の保全との違いは？

予知保全とは、センサーや設備データを解析し、故障の兆候を捉えて最適なタイミングで保全を行う手法です。従来の保全との違いは、勘や経験ではなくデータに基づいて判断する点にあります。

予知保全と予防保全の違いは？

予防保全は「時間や回数」に基づき定期的に保全を行う方法です。一方、予知保全は設備の状態を監視し、異常の兆候を検知してから保全を行うため、ムダな部品交換を減らせるのが予知保全です。

予知保全と事後保全との違いは？

事後保全は設備が故障してから修理する手法で、停止時間や損失が大きくなりがちです。予知保全では、設備の故障や異常の兆候を事前に捉え、故障を未然に防ぐことで、ダウンタイムを最小化できます。

予防保全はどのような場面に向いている？

予防保全は、設備仕様やマニュアルで寿命が明確な部品に向きます。使用時間やサイクルが読みやすい設備の保全を行う場合、シンプルなルールで運用しやすいのがメリットです。

予防保全との比較で予知保全のメリットは？

予防保全との比較では、予知保全は実際の設備の状態を見て判断するため、まだ使える部品を早く交換してしまうムダを抑えられます。結果として、部品交換を行う回数や保全コストの削減が可能です。

予知保全を導入する主なメリットは？

予知保全を導入すると、突発故障の削減、生産ライン停止リスク低減、保全要員の計画的配置、部品在庫の最適化など、多面的なコスト削減と品質向上が可能です。

予知保全を行うために必要なデータとは？

予知保全を行うには、振動、温度、電流、圧力などのセンサーデータを定期的に取得することが重要です。さらに、過去の故障履歴や保全履歴、稼働実績などのデータを収集・蓄積して分析します。

AIを活用した予知保全サービスの特徴は？

AIを活用した予知保全サービスは、膨大なデータを収集・学習し、わずかな異常の兆候を自動で検知します。人の経験に頼らず、設備ごとに最適な閾値や予兆保全ルールを自動更新できる点が特徴です。

予知保全システムの選び方のポイントは？

予知保全システムの選定では、既存設備や保全業務との連携性、現場のネットワーク環境、扱えるデータの種類、ダッシュボードの見やすさ、AIを活用した分析精度、導入・運用コストを比較検討します。

予知保全を実現する一般的なステップは？

まず重要設備を選定し、センサーでデータを収集します。次に、故障履歴と紐づけて異常パターンを分析し、値やモデルを設定。最後に、アラート運用と部品交換を行うワークフローを整備していきます。

AIを活用した予知保全の導入ハードルは高い？

近年はクラウド型のサービスが増え、AIを活用した予知保全導入の初期コストは下がっています。まず重要な1～2ラインから小さく始め、段階的に対象設備や設備の範囲を広げる進め方が現実的です。

予知保全導入の初期段階で失敗しやすいポイントは？

初期から全設備や設備のデータを一度に集めようとすると負荷が高くなりがちです。優先度の高い設備の状態を見極め、必要なセンサーだけを選定し、データの品質確認から始めることが重要です。

設備保全業務のどこからDX化すべき？

設備保全業務のDXは、紙の日報をやめてデジタル化し、保全履歴や設備の状態を一元管理するところから始めるのが現実的です。そのうえで、故障が多い重要設備に予知保全システムの適用を検討します。

事後保全と予防保全、予知保全はどう使い分ける？

事後保全は低コストで交換できる部品、予防保全は寿命が明確な部品、予知保全は停止リスクや損失が大きい重要設備に向きます。機器や設備ごとに優先順位をつけて組み合わせるのが現実的です。

予知保全と予兆保全は同じ意味？

予知保全予兆という言葉も使われますが、一般的にはどちらも、設備や設備の異常の兆候を把握し、故障を未然に防ぐために保全を行うという意味でほぼ同義として扱われています。

製造業での典型的な予知保全の活用事例は？

回転機器やコンプレッサー、ポンプ、ファンなどの機器やライン設備にセンサーを取り付け、振動や温度の変化からの故障リスクを検知。重大な停止につながるトラブルを未然に防いだ事例が多くあります。

予知保全ではどのようなデータを活用する？

予知保全では、設備からの振動・音・温度・電流値などのデータを活用し、これらのデータを収集・蓄積して解析します。さらに、過去の事後保全履歴や保全作業記録も学習データとして重要です。

AIを活用した予知保全の精度を高めるには？

AIを活用した予知保全の精度向上には、センサーの配置見直しと、異常の有無が明確にラベル付けされたデータの蓄積が重要です。定期的にモデルを更新し、現場の知見をフィードバックすることも欠かせません。

予知保全システムの導入期間はどれくらい？

クラウド型サービスなら、PoCを含め3～6カ月で試験運用を開始するケースが多いです。機器や既存システム連携やセンサー工事を伴う場合は、設備の停止計画に応じて1年程度を見ておくと安全です。

予知保全を活用したDXの投資対効果はどう測る？

突発停止時間の削減、事後保全と比較した修理費の削減、予防保全との比較での部品交換を行う回数削減、人件費や在庫コストの減少などを金額換算し、投資額と比較するのが一般的です。