人工知能は工場のメンテナンスに大きな役割を果たすだろう

検出が難しい機械の故障は最もコストがかかるため、経験豊富な修理技術者の需要が高まっています。

今日、多くの製造企業は、メンテナンスコストを自動化し削減するソリューションを求めています。自動化とデジタル化が進むにつれて、ほとんどの保守担当者が事前に障害を検出できない可能性があるため、新しい機器が従来の振動診断方法に頼るには遅すぎる可能性があります。

Deloitte のレポートによると、インダストリー 4.0 の文脈では、予知保全の利点は、それが適用される業界または特定のプロセスによって異なります。当時のデロイトの分析では、材料費が平均 5 ～ 10% 節約され、機器の稼働時間が 10 ～ 20% 増加し、全体的なメンテナンス コストが 5 ～ 10% 削減され、メンテナンス計画の時間も 20 ～ 50% 短縮されたという結論がすでに出ていました。Neuron Soundware などの企業は、予知保全のための人工知能技術を開発しています。

資格のあるメンテナンス作業員の不足

デジタル化に乗り出す企業は、市場における熟練労働者の不足という現実に直面することがよくあります。普段は機械整備作業員として、定期的にすべての機械を点検し、機械が発する音を聞いて状態を診断します。一部の企業は現在、代替手段として新しい修復技術を模索しています。

故障が早期に認識されない場合、デバイス全体またはそのコンポーネントを交換する必要があります。交換用機器の在庫にはコストがかかり、在庫がない場合もあるため、修理時間の合計にはスペアパーツの待機時間も含まれます。最大数十時間のダウンタイムが発生します。損失は​​数万、あるいは数百万に及ぶ可能性があります。

リアルタイムの機械監視がトレンド

メンテナンス技術に機械の機械的知識に加えて人工知能が搭載されていれば。この知識自体をマシンの現在の状態に適用します。また、マシン上で現在発生している異常な動作を特定することもできます。これに基づいて、対応するアラームと正確なメンテナンス指示が送信されます。たとえば、エレベーター、エスカレーター、移動装置などの機械設備のメーカーは現在、この技術を使用しています。

AIは生産のあらゆる段階で役立ちます

もちろん、予知保全技術には幅広い用途があります。 AI の学習機能のおかげで、多用途に活用できます。たとえば、このテクノロジーは品質保証テストに役立ちます。肉眼では見えず、ランダムに発生する製品の欠陥を特定します。

もう一つの応用分野は生産プロセスの監視です。これを岩石破砕機の例で想像してみましょう。コンベアベルトはさまざまなサイズの石を粉砕機に運び、粉砕機は所定の粒子サイズの砂利を生成します。以前は、製造業者は破砕機をあらかじめ決められた時間稼働させていました。最も大きな岩石の塊が存在する場合でも、適切な破砕が行われるようにします。人工知能を使用して砂利の大きさを「聞く」。彼は適切な時点で粉砕プロセスを停止することができます。これは、破砕装置の磨耗が減るだけでなく、より重要なことに、シフトあたりの時間が短縮され、より多くの砂利が運搬されることを意味します。これにより、生産者には莫大な経済的利益がもたらされます。

同種の設備を大量に保有する企業はより収益性が高い

予知保全テクノロジーの導入に関しては、会社の規模は関係ありません。最も一般的な決定基準は、展開されたソリューションのスケーラビリティです。類似の機械を多数保有する企業では、個々の問題を表すサンプルを迅速に収集できます。ニューラルネットワークはそこから学習します。そうすれば、任意の数のマシンを同時に処理できるようになります。マシンの数が増えるほど、ニューラル ネットワークの学習と検出の効率が高まります。

予知保全の未来: 使いやすさと適応性

状態監視テクノロジーは、通常、数台の工作機械しかない工場向けではなく、大規模な工場向けに設計されています。しかし、ハードウェア、データ伝送、処理が安価になるにつれて、この技術は徐々により幅広いシナリオに適用されるようになっています。したがって、自家製ジャムを作る人でも、自分の評判を損なうことなく、注文を時間通りに顧客に届けるのに十分な量の製品を自分の機械で生産できるという自信をすぐに得ることができます。

今後は予知保全が必要になります。工業生産だけでなく、日常生活における機器（自動車、各種家電製品など）にも使用されています。 AI 駆動型自動検査装置を導入することで、装置が故障したときにサービス プロバイダーに電話して修理訪問を心配しながら待つのではなく、差し迫った故障を通知され、問題を迅速に解決できるようになります。