機械学習を予知保全に適用するにはどうすればよいでしょうか?

機械学習と産業用 IoT (IIoT) デバイスから収集されたデータを組み合わせることで、プロセスの改善、コストの削減、効率の向上を実現できます。

予測保守では、データとモデルを適用して、機器や資産がいつ故障するかを予測します。このアプローチにより、企業は障害を予測することで、潜在的にコストのかかるダウンタイムや中断に積極的に対処できるようになります。

代替案としては、「停止して修正する」アプローチを採用することですが、これは企業にとってさまざまな点でコストがかかります。マシンに障害が発生すると、正常な状態に戻すには、問題がわかっていて回避していた場合よりも大幅に多くのリソースが必要になります。

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メンテナンスタイプ

メンテナンス方法は3つあります。

1. 受動性

反応型メンテナンスのアプローチでは、コンポーネントが故障した場合にのみコンポーネントを交換します。このアプローチは、深刻で高額な結果を招く可能性があり、機械の種類によっては危険な場合もあります。たとえば、問題となっている機械がジェットエンジンである場合、故障により何百人もの命が危険にさらされ、企業の評判が台無しになる可能性があります。

2. 予防

事前に計画されたメンテナンスは、問題が分類され、定期的に対処されるため、やや優れたアプローチです。ただし、実際に必要になる前にアクションを変更または維持することになり、会社のリソースが無駄になる可能性があります。障害がいつ発生するかは分からないため、不必要なコストを避けるために保守的なアプローチを取る必要があります。たとえば、機械のメンテナンスを時期尚早に行うと、本質的に機械の寿命を無駄にし、メンテナンス リソースを非効率的に使用し、一般的にビジネス コストが増加します。

3. 予測的

機械がいつ故障するかを予測できれば理想的ですが、それを正確に行うことは困難です。最良のシナリオでは、マシンが故障する直前にそれを知ることができます。また、どの部品が故障しそうかがわかるので、問題の診断に費やす時間を短縮し、プロセスにおける無駄とリスクを削減できます。機械の故障が予測システムによって通知された場合、残りの耐用年数を最大限に活用するために、できるだけそのイベントに近い時期にメンテナンスをスケジュールする必要があります。

予知保全が解決できる問題

産業用 IoT (IIoT) デバイスから収集されたデータを使用することで、機械学習 (ML) を使用して予防的な姿勢を実現するという最終目標を掲げ、幅広いメンテナンスの問題に対処できます。

解決できる問題は次のとおりです。

• 障害点を検出します。この概念には、コンポーネントがいつ故障するかを予測することが含まれており、コンポーネントまたはマシンがライフサイクルのどの段階で故障するかをより正確に予測するのに役立ちます。
• 早期の障害検出。この場合、センサーデータを機械学習アルゴリズムに適用することで、障害が発生する前に検出できます。
• 残りの耐用年数を最大限に延ばします。コンポーネントの故障間隔を予測できれば、適切なタイミングでメンテナンスや部品の交換を行うことができます。

部品や機械がいつ故障するかをより正確に予測できればできるほど、組織全体で生産性と効率を最大限に高めることが容易になります。

改善が見られる領域は次のとおりです:

• 労働力のより効率的な活用
• マシンのパフォーマンスを監視するために必要なリソースが少なくなる
• 予測可能な生産性レベル
• 機械と部品の寿命を最大化
• 最高レベルの生産利益
• 不要なメンテナンス作業を排除
• リスクを軽減
• 職場の安全性の向上

予測メンテナンス方法

予測保守を成功させるには、3 つの主要な側面が整備されている必要があります。

• まず、そしておそらく最も重要なのは、高品質のデータが必要だということです。理想的には、過去の障害イベントを考慮に入れた履歴データが必要になります。故障データは、平均的な使用状況、一般的な特性、動作条件など、機械自体の静的特性と対比させる必要があります。
• 間違いなく大量のデータが提示されるので、適切なデータに焦点を当てることが重要です。無関係なデータに焦点を当てると、物事が乱雑になり、最も重要なものから注意が逸れてしまいます。どのような種類の障害が発生する可能性があるか、どの障害を予測したいか、プロセスが失敗するとどうなるかを自問する必要があります。すぐに発生しますか、それとも時間の経過とともにゆっくりと故障しますか。
• 最後に、他の関連システムとコンポーネントを詳しく見てみましょう。障害に関連する他のコンポーネントはありますか? それらのパフォーマンスを測定できますか? 最後に、これらの測定はどのくらいの頻度で行う必要がありますか?

最良の結果を得るには、長期間にわたってデータ収集を行う必要があります。高品質なデータはより正確な予測モデルにつながります。それ以下では、確かな事実は得られず、可能性の範囲が狭まるだけです。利用可能なデータを分析し、これらの洞察に基づいて予測モデルを構築できるかどうかを自問してください。

通常、次の 2 つの予測モデリング アプローチを使用します。

• 回帰モデルはコンポーネントの残存耐用年数を予測します。機械が故障するまでにどれだけの時間が残っているかを示します。回帰モデルを機能させるには、履歴データが利用可能である必要があります。すべてのイベントが追跡され、理想的には、すべてのタイプの障害が表現されます。
• 回帰モデルは、システムの固有の（静的な）側面と現在のパフォーマンスに基づいて、残りのライフサイクルを予測できるという仮定を提供します。ただし、システムが故障する方法が複数ある場合は、可能性ごとに個別のモデルを作成する必要があります。

分類モデルは、特定の時間枠内での機械の故障を予測できます。機械が故障することをあまり前に知る必要はありません。故障が起こりそうであることを知るだけで十分です。

分類モデルと回帰モデルは多くの点で似ていますが、いくつかの点で異なります。まず、分類では正確な時間ではなく時間枠を参照します。つまり、必要なデータはそれほど厳しくありません。

仕組み

モデル化が完了すると、予測メンテナンスは次のように実行できます。

機械学習モデルはセンサーデータを収集し、過去の障害データに基づいて障害に先立つイベントを識別します。

潜在的な障害に対してアラートをトリガーするために必要なパラメータを事前に設定しています。センサー データがこれらのパラメーターしきい値を超えると、アラームがトリガーされます。

機械学習の役割は、通常のシステム操作以外の異常なパターンを検出することです。高品質のデータを通じてこれらの異常をより深く理解することで、障害を予測する能力が大幅に向上します。

要約すると、機械学習により、人間の介入を最小限に抑えながら大量のデータを分析できるようになります。

機械学習を適用し、IIoT デバイスから収集したデータと組み合わせることで、プロセスの改善、コストの削減、労働力の効率の最適化、機械のダウンタイムの大幅な削減が可能になり、組織の成功に不可欠です。