点検データから設備の劣化傾向を可視化し部品交換の最適タイミングを判断できるようにする方法

現場で定期点検を行い、振動値や温度、電流値などの測定データを記録していても、そのデータが設備の劣化傾向の把握や故障予兆の検知に活かされていないケースは非常に多いです。データはあるのに分析できない。その結果、部品交換が早すぎてコストが膨らむか、遅すぎて突発故障による生産停止を招くか、どちらかの損失が繰り返されています。

この記事は、従業員50〜500名規模の製造業や設備管理業で、設備保全の計画立案や点検データの管理を担当している保全リーダーや設備管理マネージャーを想定しています。読み終えると、バラバラに管理されている点検データ・稼働情報・故障履歴を一元化し、設備ごとの劣化傾向をグラフで確認しながら部品交換の推奨時期を判断できるワークフローを自社に導入する手順がわかります。大規模プラント向けの全社統合システム導入計画や、個別製品の網羅的なレビューは扱いません。

なお、本記事で紹介するツールの組み合わせは代表的な一例です。同じ役割を果たす別の製品でも、同様のワークフローを構築できます。

読み終えた時点で、点検データの収集から劣化傾向の可視化、交換時期の判断通知までの3ステップのワークフローと、各ステップで使うツールの選定基準が手元に揃います。

Workflow at a glance: 点検データから設備の劣化傾向を可視化し部品交換の最適タイミングを判断できるようにする方法

• Step 1: 点検データと稼働情報を一元管理する (MENTENA) (建設業向けシステム)
• Step 2: 測定値の傾向を時系列で可視化し閾値を設定する (Prediction One) (BIツール)
• Step 3: 交換推奨時期をチームに通知し保全計画に反映する (Microsoft Teams) (Web会議システム)

なぜ点検データが蓄積されても劣化傾向が見えないのか

データが3つ以上の場所に分散している

設備保全の現場では、点検時の測定データは紙の点検表やExcelファイル、設備の稼働時間や負荷情報はPLC（設備を自動制御する装置）やセンサーのログ、過去の故障履歴や部品交換記録は別の台帳やグループウェアの掲示板、というように情報がバラバラに管理されています。1台の設備について劣化傾向を把握しようとすると、3つ以上の情報源を手作業で突き合わせる必要があり、現実的にはほぼ不可能です。

測定値の変化を時系列で追える仕組みがない

Excelに点検データを入力していても、設備ごとに測定値の推移をグラフ化して閾値（正常範囲の上限・下限）と比較する仕組みが整っていないことがほとんどです。数値が記録されているだけでは、じわじわ進行する劣化の傾向は人間の目では捉えられません。ある日突然、異常値が出て初めて気づくという状態になります。

交換判断が属人化している

ベテランの保全担当者が経験と勘で部品交換のタイミングを判断しているケースでは、その人が異動や退職をした途端にノウハウが失われます。また、経験則による判断は設備ごとの使用条件の違いを反映しにくく、一律の交換周期を設定した結果、まだ使える部品を早期交換してコストが増えるか、限界を超えて使い続けて突発故障を起こすかのどちらかに偏りがちです。

重要な考え方：まず点検データを1か所に集め、次に傾向を見える化し、最後に閾値で通知する

劣化予測というと高度なAIモデルを想像しがちですが、多くの現場ではそこまで到達する前の段階でつまずいています。最初に必要なのは、散在するデータを1つのデータベースに統合することです。次に、設備ごとの測定値を時系列グラフにして傾向線を引くだけで、劣化の進行パターンが見えてきます。最後に、傾向線が閾値に近づいたら自動で通知する仕組みを加えれば、属人的な判断に頼らず交換時期を計画できるようになります。

いきなりAIに飛びつかない

異常検知AIや予知保全AIは強力なツールですが、入力データの品質と量が揃っていなければ精度は出ません。まずは保守管理システムにデータを集約し、傾向の可視化ができる状態を作ることが先決です。その上で、データが十分に蓄積された設備から順にAIによる予測を適用していくのが現実的な進め方です。

小さく始めて効果を実感する

全設備を一度に対象にするのではなく、故障時の影響が大きい重要設備を3〜5台選び、そこだけで先にワークフローを回します。効果が確認できたら対象設備を段階的に広げていく方法が、現場の負担を抑えつつ成果を出す最短ルートです。

点検データの収集から交換時期の判断通知までの実践ワークフロー

ステップ 1：点検データと稼働情報を一元管理する（MENTENA）

保守管理システムであるMENTENAに、設備台帳・点検記録・故障履歴・部品交換履歴をすべて集約します。現場の点検担当者はタブレットやスマートフォンからMENTENAに直接測定値を入力します。紙の点検表からの転記作業がなくなるため、入力ミスの削減とデータの即時反映が同時に実現します。

具体的な作業としては、まず設備台帳に対象設備を登録し、点検項目（振動値、温度、電流値など）と正常範囲を設定します。次に、過去の故障履歴と部品交換履歴をCSVでインポートします。稼働時間については、設備の運転時間計の値を点検時に合わせて記録するルールにします。

担当者は現場の点検担当者で、点検頻度に合わせて日次または週次でデータを入力します。

ステップ 2：測定値の傾向を時系列で可視化し閾値を設定する（Prediction One）

MENTENAに蓄積されたデータをCSVでエクスポートし、ソニーネットワークコミュニケーションズが提供するAI予測ツールであるPrediction Oneに取り込みます。Prediction Oneはプログラミング不要で、測定値の時系列データから将来の値を予測する回帰モデルを自動生成します。

具体的には、設備ごとに振動値や温度などの測定項目を目的変数として設定し、稼働時間や負荷条件を説明変数に加えて予測モデルを作成します。モデルが出力する予測値の推移グラフを確認し、測定値が閾値（部品交換が必要になる水準）に到達する時期を読み取ります。

この作業は設備管理マネージャーまたは保全リーダーが月次で実施します。新しい点検データが蓄積されるたびにモデルを更新し、予測精度を維持します。

ステップ 3：交換推奨時期をチームに通知し保全計画に反映する（Microsoft Teams）

Prediction Oneで特定した交換推奨時期を、Microsoft Teamsの保全チーム用チャネルに投稿します。投稿には対象設備名、現在の測定値、予測される閾値到達日、推奨する交換作業の内容を記載します。

Prediction Oneの予測結果はCSVでエクスポートできるため、月次の予測実施後にMicrosoft Teamsのチャネルに結果サマリーを投稿し、交換が必要な設備のリストを共有します。保全リーダーはこのリストをもとに、翌月の保全計画に部品交換作業を組み込みます。

突発故障が発生した場合は、MENTENAに故障記録を追加し、次回のPrediction Oneでのモデル更新時に反映させることで、予測精度を継続的に改善していきます。

この組み合わせが機能する理由

MENTENA：現場が使える保守管理の基盤

MENTENAは設備保全に特化したクラウド型の保守管理システムで、設備台帳・点検記録・故障履歴・部品交換履歴を一元管理できます。スマートフォンやタブレットからの入力に対応しているため、現場担当者が点検のその場でデータを登録でき、紙やExcelへの転記が不要になります。CSVでのデータエクスポートに対応しているため、後続の分析ツールへのデータ連携も容易です。注意点として、センサーからのリアルタイム自動取得には対応していないため、稼働時間や負荷情報は点検時の手動入力が前提になります。リアルタイム監視が必要な場合はIoTプラットフォームとの併用を検討してください。

Prediction One：プログラミング不要で予測モデルを構築

Prediction Oneは、CSVファイルを読み込ませるだけで自動的に予測モデルを構築するAIツールです。データサイエンティストがいない現場でも、測定値の将来予測や異常の予兆検知に活用できます。回帰分析（数値の予測）と分類分析（正常か異常かの判定）の両方に対応しており、設備保全の文脈では測定値がいつ閾値に達するかを予測する用途に適しています。トレードオフとして、予測精度はデータの量と質に依存します。点検データが半年分未満の設備では十分な精度が出ない場合があるため、まずはデータ蓄積期間が長い設備から適用を始めるのが現実的です。また、リアルタイムでの連続予測ではなく、バッチ処理（まとめて一括で予測する方式）での利用が基本となります。

Microsoft Teams：通知と意思決定の場を統一

多くの企業で既に導入されているMicrosoft Teamsを通知と情報共有の場として活用することで、新たなツールの導入コストを抑えられます。保全チーム専用のチャネルを作成し、交換推奨のアラートや月次の予測レポートを集約することで、情報の見落としを防ぎます。注意点として、Microsoft Teamsはあくまで通知と議論の場であり、保全計画の詳細なスケジュール管理にはMENTENA側の機能を併用する必要があります。

Recommended tool list

結論：データを集めて傾向を見るだけで交換判断は大きく変わる

設備の劣化予測というと大がかりなシステムを想像しがちですが、実際にはMENTENAで点検データを一元化し、Prediction Oneで傾向を可視化するだけで、属人的な判断から脱却する大きな一歩を踏み出せます。突発故障の削減と過剰交換の抑制という両方の効果が期待でき、保全コストの最適化に直結します。

最初のアクションとして、故障時の影響が最も大きい設備を3台選び、MENTENAに設備台帳と過去の点検データを登録するところから始めてください。データが3か月分蓄積された時点でPrediction Oneに取り込めば、最初の傾向予測が得られます。

Mentioned apps: MENTENA, Prediction One, Microsoft Teams

Related categories: BIツール, Web会議システム, 建設業向けシステム

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