製造業×AI予知保全｜設備故障を未然に防ぎダウンタイムを80%削減する方法

「壊れてから直す」から「壊れる前に対処する」へ

製造業の設備保全は「壊れてから修理する」事後保全と「定期的に点検する」予防保全が主流ですが、AI予知保全は設備の状態をリアルタイムに監視し、故障の「予兆」を検知して事前に対処する最先端のアプローチです。

AI予知保全の仕組み

Step 1：IoTセンサーでデータ収集

設備に振動センサー、温度センサー、電流センサーを取り付け、稼働データをリアルタイムに収集。1台あたり数千〜数万円のセンサーで対応可能です。

Step 2：AIが「正常パターン」を学習

数週間〜数ヶ月分の正常稼働データをAIが学習し、「この設備の正常な振動・温度・電流はこのパターン」というベースラインを構築します。

Step 3：異常の予兆を自動検知

リアルタイムデータが正常パターンから逸脱すると、AIが「異常の予兆」を検知。故障の2〜4週間前にアラートを発報し、計画的なメンテナンスを可能にします。

導入効果

導入費用

IoTセンサー＋AIプラットフォームで1ライン100〜300万円。ものづくり補助金（補助率最大2/3）を活用すれば実質30〜100万円で導入可能です。