設備保全
製造業の設備保全はAIでどこまで自動化できる？故障履歴の検索と人の判断
突発停止の対応でAIが担うのは、過去の同じ故障と対処を出所付きで並べること、故障履歴の下書き、点検表の集計です。運転を止めるか、施錠して近づくか、メーカーを呼ぶかの判断は人に残ります。
製造の業務
設備保全
設備保全とは、設備の点検、故障の記録と対処、部品管理、保全計画の作成と予兆の監視を行う業務です。
この業務の全体像
保全担当が設備の点検、故障の記録と対処、部品の管理、保全計画の作成を行い、停止の予兆を捉える業務です。成果物は点検記録、故障履歴、部品台帳、保全計画です。
仕事の順番
- 日常・定期の点検
- 故障の記録と復旧
- 部品の手配
- 保全計画の作成と見直し
- 予兆の監視
AIに任せられる工程
- 点検値の入力補助と基準外指摘
- 故障履歴・マニュアルの検索
- 稼働データの傾向変化の検知
- 部品の補充時期の提示
人が判断を残す工程
- 停止と復旧の判断
- 保全の実施時期と投資
- 保有部品の範囲
よくある質問
- 予兆保全はすぐに始められますか。
- センサーデータの蓄積が前提で、データが少ない設備では誤検知が多くなります。本メディアでは、先に故障履歴とマニュアルを検索できる形にし、復旧時間の短縮から効果を確かめることを勧めます。
- 故障履歴が紙にしか残っていません。
- 履歴が記録されていない故障は検索できません。よく止まる設備から履歴を電子化し、以後の故障は記録の下書きをAIが作る形で蓄積を始めます。
- 点検の異常をAIが検知したら設備を止めるべきですか。
- 停止の判断はAIに委ねません。基準外の指摘は保全担当への通知に留め、対処と停止は責任者が基準に沿って判断します。
この媒体を出している BoostX は、設備保全のAI化を支援しています
記事に書いた業務の分け方と工程ごとの線引きは、株式会社BoostXがAI導入支援で用いる、業務整理と実装設計の考え方です。読んで終わりにせず自社で動かしたい場合は、次の3つの進め方があります。製造を含め、業種を問わずお受けしています。
-
毎月ひとつずつAI化する
AI顧問
今の業務を工程に分けて、任せられるところから毎月ひとつずつAIに置き換えていく進め方です。設計と実装、運用の見直しまでを月額で続けます。
-
部署をまたいで一気に動かす
FDE型AI伴走支援
BoostXも当事者として社内に入り、複数の部署にまたがる業務を一緒に組み替えます。月2日の訪問を含む伴走型です。
-
仕組みとして作り切る
AIエージェント開発
試して効果が出た工程を、人が起動しなくても動き続ける仕組みにします。小さく試す段階から本番運用まで。
設備保全の課題を解決したい会社の方へ
オンライン30分・無料の相談です。ツールの紹介はしません。いまの工程を伺い、AIに任せる工程と人が決める工程を分けて、最初に着手する1工程まで決めて終わります。その場で契約をお願いすることはありません。
対象 自社の業務でAIを使いたい会社の方（経営者・部門責任者・情報システム／DX担当） ／ 営業・提携のご提案、個人の学習相談はお受けしていません。