ツールや機器のメンテナンスは、世界規模の巨大な産業です。2021年、企業や組織は 世界の保守、修理、運用 (MRO) に6,260億ドル を費やしており、この市場は今後5年間で7,500億ドル近くにまで成長すると予想されています。
MRO部門は、 航空宇宙、 自動車、グリーン エネルギーなどのクリックベイト業界ほど頻繁には注目されないかもしれませんが、地球上のすべての業界は機能的にMROに依存して存続しています。IoT予測保守と機械学習の登場により、MRO業界ではテクノロジーのルネッサンスとかつてない運用効率の向上が起こっています。
予知保全には多くの利点があり、世界で最も注目されている業界では、システムと利益を維持するためにすでに予知保全を活用しています。
予知保全とは何ですか?
予測メンテナンスは、テクノロジーを利用して過去の使用状況やモデルに関するデータ ポイントを収集する方法です。そのデータは、メンテナンス イベントがいつ発生する可能性があるかを示します。
メンテナンスと 天気予報 の類似性は、メンテナンス計画の違いを示すためによく使用されます。従来のメンテナンスは、雨が降るたびに傘を買うようなものです。予防保守では、過去のデータを使用して通常雨が降るかどうかを把握するため、過去に雨が降った日にのみ傘を購入します。
予測保守では、 機械学習 を利用して、時間の経過とともに適切なデータを収集します。機械学習AIモデルは雨が降る時期を予測するので、傘をすぐに用意できます。
建物の予知保全
屋内空間のメンテナンスは私たちの日常生活において非常に重要な要素です。たとえば、世界的な健康および安全基準では、人が居住する空間では居住期間中、一定量の新鮮で酸素を含んだ空気が必要であると規定されています。外気温が極端に高くなる可能性がある場所では、HVAC-Rシステムが 快適な職場環境を維持するために不可欠な場合があります。HVAC-Rシステムに予期しないメンテナンスが必要になった場合、作業条件や運用条件に重大な影響が生じ、建物の居住者に悪影響を与える可能性があります。
IoT予測メンテナンス ソリューションは、HVAC-Rや同様の建物インフラストラクチャ アプリケーションによく導入されています。これらのソリューションには複数のセンサーが含まれることが多く、施設全体に大量に導入されるため、ビルのエンジニアはメンテナンスのシナリオを検出して予測し、運用から直接的または間接的にコストを削減できます。
Arrowのパートナーが予測メンテナンスを使用して「スマート」な建物を構築することでコストを削減し、信頼性を高める方法について詳しく知るには、 こちらの記事をご覧ください。
製造業における予知保全
パンデミック前の最後の1年間である2019年、米国の製造業は 2.3兆ドルの生産高を生み出しました。世界経済において、製造業は現代の生活様式にとって最も重要な柱の一つです。製造および産業用IoTの予知保全技術は、製造プロセスの効率と信頼性の向上が世界経済に直接貢献するため、不可欠です。
製造設備の資産コストが高く、また、そのような設備の維持に伴う膨大なコストとリードタイムを考慮すると、長期的な信頼性と資産障害の最小化は、企業の生産性とグローバルサプライチェーンの両方にとって不可欠です。
たとえば、世界的に評価の高い製造機器サプライヤーであるHaas社は、CNCマシンにIoT予測メンテナンス技術を実装しています。 Haas CNCがミッションクリティカルな衛星ハードウェアの製造を担当しており、予測メンテナンス技術を活用していない場合、予期しないダウンタイムによりその衛星の生産スケジュールが停止し、衛星メーカーに数百万ドルの損害が発生する可能性があります。
製造業のサブセットとみなすことができるエネルギー業界における予知保全は、エネルギー生産者に年間数十億ドルの節約をもたらし、燃料と電気の単位当たりの世界的コストに直接影響を与えます。例えば、 シュルンベルジェが予知保全製品を発表 2016年には、直接的なメンテナンス費用だけで3年間で3,000万ドルを節約できる可能性がありました。
予知保全の未来
予測保守の方法論は、まだ初期段階ですが、すでに世界中の多くの業界に広がっています。予知保全技術の多様化が進み、資本支出が減少するにつれて、より多くの業界でその方法論が導入されるようになります。
自動車業界における予知保全は、自動車製造に限定されず、自動車そのものに導入されるようになる可能性が高いです。自動車のオイル交換を5,000マイルごとにスケジュールする代わりに、さまざまなセンサーやパフォーマンス データに基づいて、車にサービスやその他のメンテナンスが必要であると判断されたときに通知を受け取ることができます。
同様に、エレベーターは、ポンプやケーブル システムのメンテナンスが必要になる可能性が高いことをビル管理者に通知し、稼働時間外にダウンタイムをスケジュールします。
残念ながら、予知保全技術は小規模な業界では依然としてコストがかかりすぎるため、それらの業界での効率化はまだ実現されていません。しかし、 エッジAI より安価で、よりインテリジェントになり、トレーニングも容易になるにつれ、これらの小規模産業は近い将来に独自の復興を遂げる可能性が高いでしょう。