故障予測システム導入のメリットとは？開発にかかる費用を詳しく紹介

製造現場で懸念されるのが、設備や機器の故障です。装置が故障すると大変な損害につながります。ですので、未然に故障を予測して設備を停止させないことが、製造現場では求められています。しかし、熟練の保全要員は、少子高齢化で人材不足です。そのため、装置の故障を検知できる故障予測システムに、注目が集まっているのです。この記事では、故障予測システムの概要・手法、AIによる予測・フロー、故障予測システム導入のメリットなどについて詳しくご紹介します。

 

目次

 

 

故障予測システムとは

故障予測システムとは、機器や設備が故障する予兆を捉えるシステムのことです。工場やデータセンターなどにおいて、機器が故障する兆候を検知するAIシステムを指します。機器や設備は経年劣化により、ハードウェアの故障が起きやすくなります。故障が起きる前兆として、異常なデータ出力・振動・異常な音が発生しますが、人間には機器の故障を察知することは難しいです。故障予測システムは、AIの活用で故障が発生する時期・数を高精度で予測し、操業停止を予防します。故障予測システムを利用すると、生産計画を立案できたり、保守担当者の配置を最適化できたりします。

 

故障予知の手法（データが不十分な場合）

AIのデータが不十分な場合は、機械学習の「教師なし学習」を活用します。「教師なし学習」は、与えられたデータからAIが規則性を発見し、学習を行っていく機械学習の手法です。具体的にはSVDD・PCA・外れ値検出・変化点検出などの学習法があり、それぞれ特徴が異なります。

 

●SVDD

「SVDD」は1クラス分類を目的とし、通常状態を柔軟にモデル化した学習法です。サンプルがあまりない場合でも有効であり、「カーネル関数（データの類似度を計算するための関数）」を用いて機器予後診断などに利用します。異常の実例が少ないデータにおいてもうまく機能します。

 

●PCA

「PCA」は別名、主成分分析ともいい、正常値と異常値の分類を容易にした学習法です。データサイズを圧縮し、見える化することができます。異常検知・パターン認識どちらでも利用可能です。

 

●RPCA

「RPCA」は「PCA」に修正を加えた学習法であり、データに開きがあっても機能できる点が特徴です。異常検知、画像処理、行列圧縮で利用できます。

 

外れ値検出

「外れ値検出」は、他のデータから著しく乖離（かいり）した値になっているデータを検出する手法です。外れ値があると統計指標がゆがんだり、作業コストが増えたり、分析精度が低下したりします。車や機械の異常検知・健康の異常検知に使われます。外れ値を検出する主な方法は、ホテリング理論、箱ひげ図、スミルノフ・グラブスなどです。

 

●変化点検出

「変化点検出」は、時系列データを取得している中で急激に変化する点を検出する手法です。社会状況の変化の察知や、ユーザーの異常行動を把握できます。例として活用できる予測モデルは、株価の変動やオウンドメディアのアクセス数の急激な低下などの検知です。

 

●異常部位検出

「異常部位検出」はデータの中から、異なる挙動を検出するアルゴリズムです。連続したデータ取得により「通常とは違う異常なデータ」が発生すると「異常部位」として検知します。例として心拍数のデータから異常部位だけを検知したい場合に使われます。

 

AIによる予測・フロー

ここからは、AIによる予測・フローを６つの項目に分けて解説していきます。

• データ取得し有効性を検証する

• 外付けセンターの検討をし、質の高いデータ収集を行う

• AI学習用のデータセットの作成

• 学習のための環境を整える

• AIを導入するハードウエアの検討を行う

• AIの活用は故障予測システムには必要不可欠

１つずつ解説します。

 

●データ取得し有効性を検証する

必要なデータの取得を行い、目的に沿って収集した一次データと、自社または他社が収集した二次データの有効性を検証します。

 

●外付けセンターの検討をし、質の高いデータ収集を行う

収集したデータはすぐに機械学習に利用できません。精度にばらつきのあるデータを、活用できる状態に変換する必要があります。「信憑性」「量」「へだたり」などの項目で評し、有効データを見極めます。

 

●AI学習用のデータセットの作成

「データセット」とは、画像・音声などのデータを含み、AI学習に必要なデータの集合体を指します。機械学習用のデータは自動入力ではなく手作業で行わなくてはなりません。必要なデータをデータセットとして集めると、機械学習の準備ができます。データセットには、幅広いデータを入れるだけではなく、ネガティブサンプルも入力する必要があります。機械学習で活用されるデータセットは以下の3種類です。

• トレーニングセット

• バリデーションセット

• テストセット

 

●学習のための環境を整える

続いて、機械学習のための環境を整えます。実際にモックアップとなる小規模モデルを作成し、想定通りの結果が得られるかどうか学習と検証を繰り返します。

 

●AIを導入するハードウェアの検討を行う

データセットの準備ができたら、高速演算処理に対応できるワークステーションかノートパソコンを準備します。開発言語を選定・インストールし、最後に機械学習の環境構築ツールをインストールします。機械学習で主に使用される言語は「Python」です。Pythonの環境構築ツールは下記の通りです。

• Jupyter Notebook

• Anaconda

• Google Colaboratory

• Pyenv

• Miniconda

 

●AIの活用は故障予測システムには必要不可欠

ディープラーニングを使ったAIの活用は、故障予測システムには必要不可欠です。AIは機器や設備の情報を常に監視してくれるため、生産ラインの故障やトラブルの予兆を知ることができます。AIの活用で人件費を削減できるだけではなく、生産性も上がるでしょう。

 

故障予測システム導入のメリット

故障予測システムを導入すると、障害を未然に防げる、障害が起きても迅速に対応できるなどたくさんのメリットがあります。以下に故障予測システムについて詳しくご紹介します。

 

●障害を未然に防げる

故障予測システムを導入すると、どの機材で故障が起きるのかを事前に察知することができます。それにより、障害を未然に防ぐことが可能です。生産ラインの状態確認を自動化できるため、障害を常時知ることができます。また、稼働時はAIが正常な音を機械学習し、想定外の音を検知します。

 

●障害が起きても迅速に対応できる

故障予測システムの活用で、蓄積データから故障の場所や原因を特定することが可能です。そのため故障があったとしても、「どの箇所が故障しているのか探す」手間暇が減り、その分迅速に修復の対応が可能となります。

 

●>管理担当者の負担が軽減する

故障予測システムを導入すると、管理担当者の負担が軽減します。システムがわずかな異音も検知して予兆を知らせてくれるため、管理担当者の経験とカンに頼らずにすぐに対応できます。

故障予測システム導入にあたり、システム開発会社を探している方もいらっしゃるでしょう。

しかし自分だけで調査して、比較して自社に合うシステム開発を探すのはなかなか難しいです。1社ずつホームページを確認して問い合わせ、依頼する会社候補を絞り、様々な要素を比較してみて最終決定を下すのは時間と手間がかかってしまいます。

そこでおすすめするのが、システム開発会社向けマッチングサイトの利用です。

システム開発に詳しいスタッフが、要望を叶えられる会社をご提案します。さらに「フォーム入力」「担当スタッフとのヒアリング」そして「会社のご紹介」というステップを踏むだけなので、会社を探す手間の軽減が可能です。

詳しくは「即戦力のシステム開発会社を探すなら|発注ナビへ相談」をご覧ください。

 

故障予測システムの適用例

故障予測システムの適用例にはデータの予測、可変しきい値、アノマリ検知などがあります。ここから具体的にみていきましょう。

 

●データの予測

「データの予測」とは蓄積した過去のデータから異常の予兆を判断、AIの学習によりわずかな異常も検知が可能です。AIが機械学習を続けると高精度に異常を検知、人材不足にも対応できます。

 

●可変しきい値

「可変しきい値」とは、故障予測システムが蓄積した監視データを基に計算して設定される値です。過去の利用実態に合わせた設定で、異常の頻発や見逃しを軽減することができます。

 

●アノマリ検知

「アノマリ検知」とは、リアルタイム処理でモデルと突き合わせ異常と判断する検知方法です。長期に渡り異常値に近づいている状態でも、異常の予兆を検知できます。

 

故障予測システムの費用について

故障予測システムは、AIを活用します。そのため、基本的にAIシステムの費用と考えて差し支えないでしょう。この項目では、具体的にどのような費用がかかるのかを、１つずつ解説します。

 

●ヒアリング費用

顧客からヒアリングする際にかかる費用です。停止が多い生産ラインや故障が多い設備など、製造現場での課題を洗い出し、故障検知システムの開発を検討します。見積もりに関しては、基本無料の場合が多いでしょう。

 

●AI化可能か？構想費

AI化可能かどうかの構想を練ります。実際にAIモデルが作成できるのかをチェックするフェーズです。費用は約40万円〜100万円です。教師データがない場合、データセットを作成しなくてはなりません。教師データを依頼する場合は、数百万円かかります。

 

●プロトタイプ作成費

プロトタイプを作成する際にかかる費用です。工数や難易度に応じて、費用は変動します。プロトタイプ作成費用は200万円以上です。構築済みのモデルをカスタマイズする場合は安く済みますが、新たにAIモデルを作成すると費用が高くなります。

 

●システム開発費

このフェーズで開発は完了ですが、システムの規模や難易度によって変動があります。

 

●運用保守費用

故障予測システムは定期的なチェックが必要となるため、コストがかかります。約60万円〜200万円以上の金額にプラスしてエンジニアの人件費も必要です。

 

●サーバー費

故障予測システムは、スペックが高くなるほどサーバー費が増加します。内訳にはAPIの使用料が含まれます。

 

故障予測システム導入の注意点

故障予測システムを導入する場合、気をつけるべき点は「システムへの深い理解」「精度の高いデータ計測」です。

 

●システムへの深い理解が必要

故障予測システムは、IoTやAI、様々なセンサーを利用しています。そのため、センサーについて詳しく把握する必要があります。担当者には、情報システムの基礎的な知識が必要です。

 

●精度の高いデータ計測が必要

故障予測システムでは、機器の些細な変化を見逃さないことが重要です。そのためには、データ収集のための高精度のセンサーが必要です。ただし、高精度過ぎるセンサーは不要なデータまで検知してしまうので、高価なセンサーは必要ありません。また、適切な位置にセンサーを設置しないとデータが取れなくなってしまいます。

 

導入で失敗しないためのポイント

故障予測システム導入で失敗しないためには、課題や目的を明確にする必要があります。また、十分なデータを用意し、継続的な分析・改善に取り組むことが重要です。

• 課題や目的を明確にする

• 十分なデータを用意する

• 継続的な分析・改善に取り組む

 

●課題や目的を明確にする

故障予測システムを導入する場合、曖昧な動機では失敗しやすい傾向でしょう。明確な課題や目的が設定されていると、導入メリットを得られる可能性が上がります。また、AIを導入しなくても設備の入れ替えで解決する場合もあります。優先順位が高いものを選び、改善施策を検討しましょう。

 

●十分なデータを用意する

故障予測システムは、精度を上げるために故障記録や設備の稼働ログ、各種センサーの情報など十分な量のデータが必要です。大量のデータがないと、正しく故障を予測することができません。自社で判断するのが難しい場合は、専門家に相談しましょう。

 

●継続的な分析・改善に取り組む

故障予測システムは、データを基に改善することが重要です。まずは優先度の高い設備で活用してみましょう。効果が高ければ、ほかの設備でも使えます。

 

まとめ

故障予測システムとは、機器や設備が故障する予兆を捉えるシステムのことです。工場やデータセンターなど、機器が故障する兆候を検知するAIシステムが活用されています。故障予知の手法には、SVDD・PCA・RPCA・変化点検出・異常部位検出などがあります。AIによる予測・フローは、データ取得で有効性を検証することから、AIを導入するハードウェアの検討まであります。故障予測システム導入の際は、システムへの深い理解や精度の高いデータ計測が必要であることに注意しましょう。導入に必要なポイントを理解し、自社に合った故障予測システムを導入しましょう。

故障予測システム導入にあたり、システム開発会社を探している方もいらっしゃるでしょう。

しかし自分だけで調査して、比較して自社に合うシステム開発を探すのはなかなか難しいです。1社ずつホームページを確認して問い合わせ、依頼する会社候補を絞り、様々な要素を比較してみて最終決定を下すのは時間と手間がかかってしまいます。

そこでおすすめするのが、システム開発会社向けマッチングサイトの利用です。

システム開発に詳しいスタッフが、要望を叶えられる会社をご提案します。さらに「フォーム入力」「担当スタッフとのヒアリング」そして「会社のご紹介」というステップを踏むだけなので、会社を探す手間の軽減が可能です。

詳しくは「即戦力のシステム開発会社を探すなら|発注ナビへ相談」をご覧ください。

 

 

 

■システム開発に関連した記事

	製造業のシステム開発でおすすめの開発会社10【最新版】
	AIを使ったシステム開発でおすすめの開発会社20社【最新版】