予測メンテナンス (PdM) によりアップタイムと効率性を最大化

Intel® IoT テクノロジー搭載の予測メンテナンス (PdM) を使用することにより、ダウンタイムを防ぎ、障害を正確に評価して防止します。

予測メンテナンスにおけるインテル® テクノロジー

  • インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーが、エッジでの予測メンテナンスの強力で迅速な基礎となります。

  • インテルの産業用エッジインサイトが、コンピューティング・インフラストラクチャー、産業用 IoT デバイス、そしてアプリケーションを、製造業向けエッジ・コンピューティングのための 1 つの総合的なエンドツーエンド・ソリューションに統合します。

  • インテル® テクノロジーとパートナーのソフトウェア・ソリューションが、高度な分析と比類のない予測メンテナンス・ソリューションを提供します。

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エッジのアプリケーションによる予測機能により、事業者はデータが生み出される場所にインテリジェンスをもたらしてデータのリアルタイム処理を実現します。

予測メンテナンスとは?

予測メンテナンスは、障害を防ぐため潜在的な機器の故障をリアルタイムで診断する手法です。機械や機器の障害は、修理コスト、生産の停止、そして顧客への納入期間や期待に応えられなくなるといった面でコストがかかるものとなります。

従来は、技術者が定期的なスケジュールで診断、検査、そして予測メンテナンスを行ってきましたが、これはコストがかかる労働集約的な作業となります。反応型のメンテナンスから予測メンテナンスに移行することにより、ダウンタイムが発生する前に介入することが可能になります。

従来の予防メンテナンスや反応型のメンテナンス手法と比べて、予測メンテナンスはコスト効率を大きく改善できます。Plant Engineering の 2018 年のメンテナンスに関する調査によれば、予測メンテナンスはメンテナンス関係者の 80% から好まれています。1

この手法は、時間のかかる反応型のメンテナンスと比較して、予防メンテナンス作業の時間およびコストを最適化した、最良のポイントで運用するよう設計されています。これは継続的改善の基礎を提供するため、事業者はメンテナンスのコストを削減し、コストの蓄えを生み出し、パフォーマンスを改善することができるようになります。

予測メンテナンスの仕組みとは?

予測メンテナンスでは、マシンビジョンのようなスマートセンサーを使用し、機器や車両またはそのほかの装備からデータを収集して、機器監視のタスクを自動化します。このデータはその場で分析され、差し迫った問題が検知された場合はアラートを生成します。機械学習をクラウドまたはエッジで使用して多数の機械からのデータをまとめて分析できるため、メンテナンス作業の必要性を正確かつ確実に予測することができます。

事業者は現在、リアルタイムでエッジ処理をおこなうため、データのそばにインテリジェンスを配置する傾向にあります。例えば製造プラントでは、モーターの表面温度、油圧システムの圧力、またはタンクの水位などのデータを無線で生産フロアから収集し、予測分析により値が安全で許容できる範囲にあるかを調べます。これは、従業員が予定されたスケジュールに沿って手動でチェックしてメンテナンスする、従来の機器監視と比べてより迅速な対応が可能となるアプローチです。従来型の状態監視では、特定の機器の状態に関するリアルタイムのインサイトを得ることはできません。

機械学習を用いて過去の障害を調べ、このアルゴリズムをプラントや機器についての現在のデータに適用する分析により、将来の障害やメンテナンスの必要性の予測が可能になります。モデルを継続的に学習させることで、メンテナンスの必要性の予測をより正確にすることができます。

機械学習は、状態ベースのメンテナンスでは分からなかった相関性を明らかにし、データを機器とメンテナンスの必要性に関するインサイトへと変えます。

機械学習は、過去の障害を分析することで将来の障害やメンテナンスの必要性を予測します。

予測メンテナンスのツール

ハードウェアとソフトウェア・ソリューションは予測メンテナンス・プログラムを実現するキーとなります。例えば、エネルギーや電気ガス水道に関する企業は消費パターンの理解を深めた上で管理をおこない、輸送企業はサービスと配送経路を最適化し、そして製造業企業は品質保証を改善してダウンタイムのリスクを軽減することができるようになります。

ハイパフォーマンスなインテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー

インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー搭載のエッジサーバーは高いパフォーマンスを提供し、データを安全に保つハードウェアベースのセキュリティーとともに高度な分析を実現します。インテル® Optane™ DC パーシステント・メモリーが第 2 世代インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーで利用できるので、データ集中型のアプリケーションから高速にインサイトを得ることができます。

予測メンテナンス・ソフトウェア

インテルのパートナーによるソフトウェア・ソリューションは、船舶の予測メンテナンス、車両の予測メンテナンス、そして設備保全管理システム (CMMS) など、キーとなる分野へ焦点を合わせてカスタム開発されています。これらのソリューションは、部品の故障リスクを減らし、現場の技術者のスケジュールを最適化して全体のコストを削減します。潜在的な障害が前もって通知されることにより、部品の注文や修理がより効率的になり、ダウンタイムを減らして機器管理を改善します。

産業用エッジインサイト

インテルの産業用エッジインサイトは、産業用 IoT ソリューションの導入を加速させるための基盤となります。事業者は、オペレーティング・システムや産業用プロトコルにまたがるエッジベースのデータの取り込み、処理、保存、管理、保護に必要なコンポーネントを得ることができます。これにより、事業者がカスタムのソリューションに含めたい機能を選択する柔軟性を提供します。

インテル® IoT マーケット・レディー・ソリューション (インテル® IMRS)

産業アプリケーション用インテル® IoT マーケット・レディー・ソリューション (インテル® IMRS) が、サプライチェーンから工場フロアに至るまで、運用効率を向上し、生産を最適化し、作業者の安全を改善します。

予測メンテナンスの新時代

インテルの予測メンテナンスにおける継続的イノベーションは、企業が時間的損失を避け、メンテナンスの必要性を比類ない精度で予測する心躍る機会を生み出しています。回収されるデータが増えるにつれ、予測メンテナンスのモデルは改善し続け、産業ビジネスにより大きな価値をもたらします。

免責事項

インテル® テクノロジーの機能および利点はシステム構成によって異なり、対応するハードウェアやソフトウェア、またはサービスの有効化が必要となる場合があります。実際の性能はシステム構成によって異なります。絶対的なセキュリティーを提供できる製品またはコンポーネントはありません。詳細については、各システムメーカーまたは販売店にお問い合わせいただくか、http://www.intel.co.jp/ を参照してください。

記載されているコスト削減シナリオは、指定の状況と構成で、特定のインテル® プロセッサー搭載製品が今後のコストに及ぼす影響と、その製品によって実現される可能性のあるコスト削減の例を示すことを目的としています。状況はさまざまであると考えられます。インテルはいかなるコストもコスト削減も保証いたしません。

インテルはサードパーティーのデータについて管理や監査を行っていません。原典を確認し、ほかの情報も参考にして、参照しているデータが正確かどうかを確認してください。

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免責事項

1「2018年メンテナンス調査: 攻撃力と防御力の発揮」 (Plant Engineering) plantengineering.com/articles/2018-maintenance-survey-playing-offense-and-defense/​​​​​​