異常検知・予知保全AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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Fluke社が提供する異常検知・予知保全AIソリューションです。計測機器で世界的に知られる同社の信頼性管理技術を活用し、IoTセンサーとAI解析を組み合わせて設備の状態を常時モニタリングします。振動センサーや熱画像から収集したデータをAIが分析し、機械の異常や劣化兆候を検知する仕組みとなっています。クラウド型の保全管理システム（CMMS）と連携することで、予防保全のスケジュール調整や作業指示の発行を自動化し、不要な点検の削減や想定外の故障の抑制を図ります。AI駆動の診断エンジンにより適切なメンテナンスを事前に実施することで、ダウンタイムの短縮と資産寿命の延長に寄与するとされています。製造業やエネルギー施設をはじめとする幅広い業界の中規模から大規模企業において活用される統合型の予知保全サービスです。

C3 AI社が提供するAIモデル開発プラットフォームは、大規模企業向けに設計されたエンタープライズAIプラットフォームです。膨大な業務データを統合し、高度な分析モデルを迅速に構築・展開できることが特徴となっています。製造業やエネルギー業界など、業種特化のAIアプリケーションが用意されており、テンプレートを活用することで予知保全や需要予測といった高度なモデルを短期間で実装することが可能です。AutoMLのアプローチによりデータから最適なモデルを自動提案し、プラットフォーム上での開発を支援します。さらに、モデルのデプロイから実運用での監視・管理まで、MLOpsの機能を備えているため、大規模分散システム上で多数のAIモデルを一括して管理できます。主にグローバルな大企業で採用されており、複雑な企業システムにAIを組み込み、ビジネス価値の創出に特化したプラットフォームとして活用されています。

Uptakeは、産業機械や車両フリート向けに設計された異常検知・予知保全AIプラットフォームです。センサーデータや運行情報を分析し、資産の健康状態をリアルタイムで可視化します。大型トラックや建設機械、発電設備などの稼働パターンから異常兆候を検知することで、故障が発生する前に適切な整備を促し、予期しないダウンタイムの防止を支援します。搭載された機械学習モデルは、最適なメンテナンス時期や部品交換の必要性を予測し、保守計画の自動最適化を行います。さらに、燃料消費や車両の利用状況をモニタリングして効率改善に貢献し、運用コスト全体の削減につなげます。物流・運輸業から建設・鉱業分野、公共分野まで幅広く導入されており、大規模な資産を運用する企業向けの予知保全ソリューションとして活用されています。

Accruent社が提供する異常検知・予知保全AIは、IoTセンサーとAI解析を組み合わせたソリューションです。設備や施設機器のデータをリアルタイムで監視し、異常を検知するとともに故障を事前に予測する機能を備えています。機器の状態変化を捉えてアラームを発し、問題が発生する数日前から兆候を知らせることで、計画的なメンテナンス対応が可能となります。発生し得るトラブルを未然に防ぐことによりダウンタイムと保守コストの削減を図り、エネルギー消費の最適化やコンプライアンス管理もサポートします。同社のCMMS（設備保全管理）システムと連携することで、修理の手配や作業指示の発行まで自動化できる統合ソリューションとして機能します。多店舗展開する小売業や大型施設を持つ企業など、大規模組織での活用に適したサービスとなっています。

Augury社が提供する異常検知・予知保全AIソリューションです。機械学習とIoTセンサーを組み合わせることで、生産設備の稼働音や振動といったデータから異常の兆候を検知し、機械の故障を未然に防ぐことを目指しています。超音波や振動解析による診断機能により、回転機械をはじめとする各種設備の微細な不具合の早期発見をサポートします。リアルタイムで機械ヘルス（機器の健康状態）に関するインサイトを提供することで、保全チームが効率的な保守計画を立案し、無駄な点検や過剰保守の削減を図ることができます。これにより設備のダウンタイム削減や保守コストの低減、製造ラインの効率向上への貢献が期待されます。グローバルで多くの大手製造業に導入実績があり、大規模な生産ラインや工場を運営する企業向けのソリューションとして位置づけられています。

Predictronics社が提供する異常検知・予知保全AIソリューションです。ビッグデータ解析とAIを活用した包括的なプラットフォーム「PDX」を通じて、産業設備の予知保全と品質予測を一貫して支援します。センサーデータや稼働履歴などの膨大な情報を収集・統合し、独自の機械学習モデルによる解析により、機械や装置の故障予兆を数週間から数ヶ月前に検知することが可能です。早期の異常警告により計画的な保全作業を実施できるため、突発的なダウンタイムの削減や生産性・稼働率の向上が期待できます。さらに、不良品発生の予測や工程異常の検知機能も備えており、品質トラブルの未然防止やスクラップ削減にも活用されています。製造業、輸送業、エネルギー業界など幅広い業種での導入実績があり、テンプレートを活用した迅速なカスタマイズにより、大規模設備を有する企業のニーズに対応するエンドツーエンドのソリューションとして提供されています。

Limble社が提供するCMMS（保全管理システム）で、IoTセンサーと連携した予知保全機能を備えています。機器にセンサーを取り付けることで振動や温度などのデータを収集し、設定した閾値を超える異常を検知した際にはアラートが発信されます。収集されたセンサーデータは自動的に記録され、対応が必要な場合には作業指示やチケットがシステム上で自動生成される仕組みとなっており、現場担当者の迅速な対応を支援します。モバイルデバイスにも対応したユーザーインターフェースを採用し、モジュール式の構成により必要な機能を選択して導入することが可能です。これらの機能により、設備の故障予防やダウンタイム削減、資産の信頼性向上、保全業務の効率化などの効果が期待できるとされています。シンプルな操作性と柔軟な構成により、小規模なチームから大企業まで、組織の規模を問わず導入を検討できるサービスとして提供されています。

UpKeepは、UpKeep社が提供するクラウドベースの保全管理プラットフォームで、異常検知・予知保全AI機能を備えています。現場の技術者から管理者まで、全員が設備データを一元的に把握し、データ駆動型のメンテナンスを実践することができます。IoTセンサーや計測デバイスからの情報をリアルタイムに取り込み、機器の状態変化や異常兆候をシステム上で監視する仕組みとなっています。AIが蓄積されたデータを分析することで故障予測や最適なメンテナンス時期を提示し、設定されたしきい値を超えた場合には自動でアラートを発して担当者に通知します。モバイルアプリを活用することで、作業者はいつでもどこでも点検結果の記録や指示の受信が可能となり、チーム全体の連携強化につながります。これらの機能により、無駄な定期点検や予期しない機器停止の削減を目指すことができ、中小企業から大規模工場まで幅広い規模の組織での導入が進んでいるプラットフォームです。

Petasenseは、無線式の振動センサーとAI解析プラットフォームを組み合わせた異常検知・予知保全システムです。機器に小型センサーを取り付けるだけで、モーターやポンプなどの回転機械から振動・温度データをクラウド上に送信し、AIがベアリングの劣化やアンバランスなどの微細な異常兆候を検出します。異常が予兆段階で検知されると保全担当者にアラートが送信されるため、計画的な修理や部品交換により重大な故障と生産停止の回避が期待できます。無線IoTによるプラグ＆プレイでの導入が可能で、工場設備全体の予知保全を比較的短期間で開始できる利便性があります。石油・ガス業界や製造業など、多数の回転機械を有するプラントでの活用が進んでおり、大規模設備を持つ企業向けのソリューションとして位置づけられています。

MaintainXは、MaintainX社が提供する設備管理プラットフォームで、異常検知や予知保全にAI技術を活用しています。現場作業員の利便性を重視したモバイルファーストの設計により、点検業務から予防保全、資産管理までの一連の業務をデジタル化できます。センサーやメーターから収集されるリアルタイムデータを基に、AIが設備状態を分析し、故障の兆候や保全の必要性を自動で通知する機能を備えています。定期点検や整備スケジュールの最適化、作業指示の自動生成により、担当者の手作業負担を軽減し、業務の生産性向上を図ることが可能です。また、蓄積された履歴データを活用したレポートやダッシュボード機能により、経営層から現場スタッフまで設備パフォーマンスを視覚的に把握でき、データに基づく意思決定をサポートします。シンプルなユーザーインターフェースと強力なAIサポートを特徴とし、中小企業から大規模工場まで様々な規模の組織での導入が進んでいる保全管理ソリューションです。