予知保全

製造業の保全には三つの段階がある。壊れてから直す「事後保全」、定期的に点検する「予防保全」、そしてデータに基づいて故障を予測する「予知保全」だ。予知保全は、実際の設備状態を監視するため、不要な定期交換を減らしつつ、突発停止も回避できる。

仕組みの骨格はシンプルだ。振動センサー、温度センサー、電流計などから時系列データを収集し、正常時のパターンを機械学習モデルに学習させる。稼働中のデータがこのパターンから逸脱し始めたら、故障の兆候としてアラートを発報する。異常検知モデルには Isolation Forest やオートエンコーダがよく使われる。

導入効果は大きい。ダウンタイムの削減、部品在庫の最適化、作業員の安全確保に直結する。特にタイやラオスの製造拠点では、熟練技術者の不足を AI で補完するアプローチとして注目されている。

ただし、センサーの設置コストやデータの蓄積期間（最低 3〜6 か月の正常データが必要）は導入障壁になる。スモールスタートとして、最もダウンタイムコストが高い設備 1 台から始めるのが現実的なアプローチだ。