現場の効率化を図るため、設備点検の自動化が進んでいます。巡回点検で確認する「アナログメーター」も、最新技術により自動読み取りや数値データのデジタル化、異常時のアラート通知、現場環境のリモート確認が可能になっているため、現地に赴かなくても巡回業務を行うことができます。
本記事では、アナログメーターを自動で読み取る技術を4つ紹介します。
設備点検の課題とアナログメーター確認作業のリスク
設備点検は製造業やインフラ業界をはじめ、さまざまな業種で欠かせない業務です。しかし、従来の方法では、担当者が巡回して状態チェックを行い、手入力で記録をするため、時間がかかり効率が悪いという課題があります。特に、設備が広範囲に分散している場合や点検頻度が高い場合、人的リソースが限られ、効率的な運用が難しくなります。
その中でも、アナログメーターの確認作業は特に注意が必要です。目盛りを目視で確認し、手書きで記録を行うため、人的ミスが起こりやすいポイントです。目盛りが微細である場合や照明条件が悪い現場では、数字の読み間違いや記録ミスが発生しやすく、これが設備の誤動作や不具合を引き起こす原因となることがあります。加えて、手書きの記録では情報の遅れやデータの一貫性に問題が生じる可能性もあります。
アナログメーターの重要性と課題
技術革新が進む現代では、アナログ機器からデジタル機器への切り替えが進んでいます。アナログメーターは、視認性が高く、過酷な環境でも耐久性を発揮し、場所を選ばず安定した性能を提供できる点から、多くの現場で使用されています。特に、電力、製造業、インフラ業界など、長期間の運用や過酷な条件が求められる現場では、アナログメーターが重要な役割を果たしています。
アナログメーターの重要性
針や目盛りにより、情報をひと目で直感的に把握。
電磁的な影響を受けにくく、過酷な環境でも動作が安定。
構造がシンプルで故障のリスクが低く、維持費が安価で、長期間の運用が可能。
アナログメーターの課題
デジタルメーターに比べて読み取り誤差が発生。
手動で記録をとるため、デジタルメーターのような自動化されたデータ収集が困難。
暗所での使用が制限され、また複数メーターの確認に時間を要する。
アナログメーターは、視覚的な分かりやすさや耐久性に優れているため、現代でも多くの産業で活用されています。しかし、精度の制限や手作業でのデータの記録、視認性の問題などの課題も存在します。
今後、デジタル技術が進化する中で、アナログメーターとデジタルメーターの特徴をよく比較し、最適な計測方法を選ぶことが重要です。
遠隔からアナログメーターを点検・監視
近年、IoT技術の発展により、アナログメーターを遠隔で監視・点検するサービスが登場しています。この技術により、従来の目視による確認作業が削減され、効率的な管理が可能になります。
遠隔監視システムでは、カメラやセンサーを用いてアナログメーターの数値を自動で読み取り、デジタルデータとしてクラウドに送信します。管理者は離れた場所からリアルタイムでメーターの状態を把握できるようになり、点検作業の効率化や人的ミスの削減、異常の早期発見が可能になります。
このようなシステムの導入により、メンテナンスコストを削減でき、特に広範囲に設置されたメーターの一元管理が求められる工場やインフラ施設での活用が期待されています。
アナログメーター自動点検 データ取得技術4選
カメラタイプ
カメラを使ってメーターの画像を撮影し、AIが解析して数値を読み取る方式。IoTカメラ、ネットワークカメラ、スマートフォンカメラ、ロボットカメラなど、設置環境や用途に応じてさまざまな選択肢がある。
センサータイプ
メーターに専用センサーを取り付け、数値データを直接取得する方式。クラウドやオンプレミスでデータを解析し、リアルタイムで監視・分析を行うことが可能。
エンコーダー方式
アナログメーターの針や内部の回転軸にエンコーダーを取り付け、針の角度や回転量を取得する。
音声認識
作業員がメーターの数値を音声で読み上げ、AIが認識・解析してデータ化する方式。スマートデバイスとの連携により、ハンズフリーでのデータ記録が可能になる。
【比較表】4つのデータ取得技術
| – | カメラタイプ | センサータイプ | エンコーダー方式 | 音声認識 |
|---|---|---|---|---|
| 取得データ | 画像＋数値 | 数値 | 数値 | 音声→数値 |
| リアルタイム性 | △ | ◎ | ◯ | ◯ |
| 設置の容易さ | ◯ | △ | △ | ◯ |
| 初期投資コスト | ◯ | △ | △ | ◯ |
| 長期コスト | ◯ | △ | △ | ◯ |
| 異常検知機能 | ◎ | ◯ | △ | △ |
| クラウド連携 | ◎ | ◯ | △ | ◯ |
データ取得方法には 「カメラタイプ」「センサータイプ」「エンコーダー方式」「音声認識」 がありますが、最も汎用性が高くおすすめなのはカメラタイプ です。
カメラタイプのメリット
- 画像＋数値データを取得できる → メーターの数値だけでなく、周囲の異常も検知可能
- AI解析による異常検知 → 劣化や異常動作も自動で判定できる
- クラウド連携が容易 → 遠隔監視やデータの一元管理が可能
- 設置の自由度が高い → IoTカメラなら配線工事なしで導入しやすい
他の方式も用途次第で有効
- センサータイプ → 数値をリアルタイムで取得したい場合
- エンコーダー方式 → 低消費電力かつリアルタイムで取得したい場合
- 音声認識 → 設備の変更なしで手軽にデータ化したい場合
未来を見据えた選択
従来のアナログメーター点検に代わり、自動化されたソリューションの導入が進む中で、企業はどのシステムが最適かを慎重に評価する必要があります。それぞれのシステムには特長があり、導入の目的や環境に応じた選定が重要です。当社では、特に導入しやすく精度向上が期待できるIoTカメラ型製品「LiLz Gauge」と、幅広い現場で活用できるロボット型製品「ugo」を取り扱っています。LiLz Gaugeは設置の手軽さとクラウドAIの活用が強みであり、ugoは人手不足の解消と自動点検の精度向上に貢献します。
アナログメーター自動点検ソリューションは、今後の業務効率化とコスト削減の大きなカギとなります。各企業のニーズに合わせた最適な選択を行い、未来の成長へとつなげていきましょう。
