予知保全とIoT

Statistaによると、世界の予知保全市場は2030年までに643億ドル規模に達すると予想されています。予知保全デバイスの市場価値と台数の伸びは、予知保全デバイスにより産業機器や機械の故障時期を予測し、故障を防止できることが主な要因であると考えられます。 

予知保全の急速な普及は、特に製造、エネルギー、輸送プロジェクトにおける1NCEのお客様の動向からも確認できます。1NCEのお客様の1,800社以上が、予知保全が必須条件である産業オートメーション分野で運用しています。  さらに、公益事業、自動車、ロジスティクス、インフラ、農業などのさまざまなセクターにおいて、自社の設備やシステムにIoT対応の予知保全を積極的に活用しているお客様は90%にのぼります。

予知保全機器の主要事業者

予知保全の事業者数は世界的に増加しています。下表に主要な事業者を示します。

事業者 

地域 

Webサイト 

IBM 

米国

www.ibm.com  

Schneider Electric 

フランス 

www.se.com  

General Electric 

米国

www.ge.com 

Honeywell 

米国

www.honeywell.com 

ABB 

スイス 

www.abb.com 

Rockwell Automation 

米国

www.rockwellautomation.com 

PTC 

米国

www.ptc.com 

Bosch 

ドイツ 

www.bosch.com 

Fluke Corporation 

米国

www.fluke.com 

注記:このリストは網羅的なものではありません。     

予知保全におけるIoT活用例

予知モニタリングにおいては以下のようなIoT活用例があります。 

ユースケース 

説明 

状態モニタリング

機器を継続的に監視し、正常な状態からの逸脱を検出することで、潜在的な問題が重大化する前に特定

機械学習

機械学習アルゴリズムを利用してデータを分析し、履歴パターンとリアルタイムのセンサーデータに基づいて機器の故障を予測

振動解析

機器の振動を監視し、回転機械の差し迫った故障の徴候となる異常なパターンを検出

サーマルイメージング

サーマルカメラを使用して、問題の初期徴候となる機器の過熱などの温度異常を検出

オイル分析潤滑油の定期的な分析により、汚染物質や摩耗粒子を特定し、機械の状態を把握
超音波検査機器から発生する高周波音を検出して、目に見えない機械的な問題や漏れを特定
リモート診断専門家が実際に現場にいなくても、機器の問題を遠隔で診断し、トラブルシューティングが可能
予知分析データ分析を適用したメンテナンス必要時期の予測により、スケジュールを最適化してダウンタイムを削減
故障モード影響解析(FMEA)

潜在的な故障モードと結果の体系的な評価により、メンテナンス作業を優先順位付

資産の健全性スコア

さまざまなデータ入力に基づいて各機器に健全性スコアを割り当てることにより、メンテナンスタスクを容易に優先順位付け

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