設備の突発的な故障や、頻繁な定期メンテナンスにお悩みではありませんか？AI故障予測は、センサーデータを解析して異常の兆候を早期に捉え、最適なタイミングでの「予知保全」を実現します。本記事では、オムロンや前川製作所などの導入事例、ダウンタイム削減などのメリット、AI開発に必要なデータ戦略までを解説します。
産業用冷凍機メーカーの前川製作所では、冷凍機の故障停止による「保管品の品質低下・損失」を防ぐため、AIによる予知保全システムを導入しました。従来は故障を防ぐために早めの消耗品交換などを行っていましたが、保守コストの負担が課題でした。
故障予知システムの導入により、劣化部品のみをピンポイントで交換する効率的な保守が可能となり、製造計画に合わせた計画的なメンテナンスを実現。保管品ロスを防ぐとともに、保守業務の大幅な効率化に成功しました。
参照元：Smiley
https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-the-mechanism-of-abnormality-detection-and-failure-prediction-using-ai/
オムロン野洲工場の半導体生産ラインでは、老朽化した設備の突発的な故障を防ぐために故障予知システムを導入しました。多品種少量生産を行う中で、設備の振動データをリアルタイムで収集・解析する仕組みを構築しました。
その結果、突発故障の発生をゼロに抑えるだけでなく、メンテナンスコストを15%削減することに成功。リスク低減とコスト削減を両立させ、状態基準保全（CBM）の実現へと大きく前進しました。
参照元：Smiley
https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-the-mechanism-of-abnormality-detection-and-failure-prediction-using-ai/
機械の潜在的な問題を深刻化する前に特定できるようになったことで、適切な予防措置が可能となり、年間50,000ユーロを超えるコスト削減を達成。安定した常時稼働を実現しています。
参照元：Smiley
https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-the-mechanism-of-abnormality-detection-and-failure-prediction-using-ai/
従来の「壊れてから直す（事後保全）」や「期間を決めて点検する（予防保全）」では、個々の設備の劣化状況を正確に捉えきれず、突発的な故障停止を防げないことがありました。
AIとセンサーを活用することで、「まだ壊れてはいないが、異常な振動が出ている」といった故障の予兆を早期に検知できます。これにより、計画的なメンテナンスが可能となり、生産ラインの緊急停止による機会損失を最小限に抑えられます。
一律の期間で行う定期メンテナンス（TBM）では、まだ使える部品まで交換してしまう「過剰保全」が発生しがちです。AIによる故障予測は、設備の状態（コンディション）に基づいてメンテナンスを行う「状態基準保全（CBM）」への転換を可能にします。
本当に必要なタイミングで、必要な箇所だけを修理・交換できるため、部品代や人件費などのメンテナンスコストを大幅に削減・最適化できます。
小さな異常を放置すると、振動によるベアリング破損やシャフトの損傷など、より大きな故障（二次損傷）につながり、設備の寿命を縮めてしまいます。AIによる早期対処は、こうした悪循環を防ぎ、設備の実質寿命を延ばす効果があります。
また、安定稼働によって生産効率が向上するだけでなく、設備の不調に起因する品質不良や安全事故のリスクも低減でき、工場全体の生産性と安全性の向上につながります。
故障予測AIの核となるのは、稼働中の設備から得られる時系列のセンサーデータです。振動、温度、電流、電圧、音響など、設備の挙動を示すデータをリアルタイムに収集・蓄積します。
これらのデータを用いて「正常時の波形（ベースライン）」をモデル化することで、そこから乖離した異常な兆候（ノイズや温度上昇など）を検知可能にします。
センサーデータだけでは「何が起きたか」の判断が難しい場合があります。「いつ故障したか」「どの部品を交換したか」「どのような修理を行ったか」という過去の保全記録が重要です。
故障に至るまでの経緯やパターンをAIに学習させることで、「この振動パターンが出たら、ベアリング故障の可能性が高い」といった具体的な予測が可能になります。
設備が置かれている環境や運転条件もAIの精度に影響します。外気温、湿度、製造ラインの負荷状況（フル稼働かアイドリングか）などの環境データや、機器の型式、製造年といった属性データです。
例えば、「夏場の温度上昇」が異常なのか環境要因なのかを区別するなど、誤検知を防ぎ、より正確な診断を行うための判断材料として不可欠です。
AIによる故障予測を成功させるには、単にツールを導入するだけでなく、「どの設備の、どのような故障を防ぎたいか」という目的を明確にし、それに適したデータを収集することが第一歩です。センサーデータだけでなく、保全履歴などの「現場の知見」をデータ化して連携させることが精度向上の鍵となります。
また、AIモデルの構築や運用には専門的な知識や人的リソースが必要です。社内だけで完結しようとせず、製造現場の課題に精通し、データ収集から運用までをサポートできる開発パートナーと連携することが、早期の成果創出と運用定着への近道です。
故障予測AIの開発を成功させるには、導入前はもちろん、導入したあとも密にコミュニケーションを取れるベンダーに依頼するのがおすすめです。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーを紹介していますので、是非ご参照ください。
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AIRUCAの画像処理AI開発を紹介
おすすめの理由
※1 参照元：AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)
転倒者検知システムAI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=KWbrr9Dhges)
ネットワークカメラの映像からAIが転倒者を自動検知し、設定時間経過後にアラート通知することで、人員コスト削減と警備強化を両立。スポーツジムや製造現場などで一人作業時の緊急事態に即座に対応できる、ディープラーニングによる精度向上が可能な転倒検知システムです。
不審者事前検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=hr1KgQe_lz8)
10万人以上の人体実験データに基づく頭部振動解析により攻撃性・緊張・ストレスの高い人物をデータベース不要で2〜5秒で検知。既存IPカメラ（ONVIF対応）と一般的PC環境で省コスト導入でき、赤枠表示・ビープ音・画像キャプチャで不審者を発報する犯罪未然防止システムです。
異物検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=MwsTMIuQIDo)
ラスパック内に混入した小エビを色・形状の差異から高精度に検知する様子を示したものです。外観検査における不良品や規格外品の異常検知にも幅広く応用可能です。
AIスマートパーキング
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=4lMYyymqeI8)
AIエッジコンピュータとネットワークカメラによる画像解析で駐車場の空き状況・混雑状況をリアルタイムに把握し、出入ライン監視や車室ごとの「満・空・混」判定を行うことで、駐車までの時間短縮とストレス軽減します。
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東京大学卒の工学博士ら高学歴エンジニアによる自社開発体制が特徴のAI開発企業です。技術チームだけでなく営業やインフラの担当者も開発に関わることで、現場で本当に使えるシステムづくりを目指しています。提案から保守まで自社で完結するため、「やっぱりここを変えたい」といった要望にも柔軟に対応できます
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得意分野は画像認識や異常検知で、製造業の品質管理から建設現場の安全対策まで幅広く対応。位置情報把握システムでは作業員の居場所をリアルタイムで把握し、危険エリアへの侵入を即座に検知します。踏切の人物検知システムは、高齢者が取り残されるケースが多い踏切事故への対策として開発されました。ドローンによる設備点検やChatGPTを活用した接客システムなど、新しい技術を取り入れた開発にも積極的です。
引用元：AIRUCA公式HPhttps://airuca.com/