「設備保全DX」というキーワードへの関心が、製造業・インフラ業界を問わず急速に高まっています。展示会や業界誌での露出が増える一方、「具体的に何から手をつければよいか」「自社の取り組みは遅れているのか」と判断に迷う担当者・管理職の方も多いのではないでしょうか。
本コラムでは、設備保全DXを「3つのステージ」に整理し、各ステージの特長・活用技術・進め方を解説します。
設備保全DXが急務となっている背景
設備保全の現場では現在、構造的な課題が同時進行しています。
第一に、熟練技術者の大量離脱です。
長年にわたって設備保全を支えてきたベテラン層の退職が続いており、勘と経験に依存した保全ノウハウの継承が追い付いていません。技術の属人化・暗黙知化が、組織としての保全品質を不安定にさせています。
第二に、設備の老朽化です。
高度経済成長期以降に導入された設備が更新時期を迎えており、突発事故のリスクは年々高まっています。予防保全・予知保全への移行が求められていても、人手と工数の不足がその妨げになっているケースは少なくありません。
こうした課題に対して、IoT・AI・デジタルツインといったデジタル技術を組み合わせた「設備保全DX」が、解決の有力な手段として注目されています。ただし、DXの取り組みを成果につなげるには、段階的・体系的なアプローチが不可欠です。
設備保全DXを「3つのステージ」で整理する
設備保全DXは、取り組みの深さと技術の複雑さに応じて、大きく3つのステージに分類できます。
ステージ1から順番に取り組む必要は必ずしもありませんが、多くの企業ではステージ1の基盤整備が、ステージ2以降の効果を引き出すための前提条件となります。
現在地を確認したうえで、次のステージへの移行を計画的に進めることが、設備保全DX成功のカギです。
ステージ1｜役割分担を変えるDX
人の巡回をシステムの常時監視に置き換えるDX
大規模なシステム刷新は必要なく、既存設備にセンサーや簡易ツールを追加することから着手できます。
設備保全DXの入り口として、多くの企業がまずこのステージからの取り組みを始めています。
従来の定期巡回による確認をシステムの常時監視に置き換え、人の介入を「異常発生時・要対応時」に限定していきます。
点検の判断基準は大きく変わらないため現場の抵抗感が少なく、一方で点検工数の削減・見逃しリスクの低減という効果は着実に現れます。
活用される主な技術・ツール
| 技術・ツール名 | 内容 |
|---|---|
| IoTセンサー | 設備に後付けで装着し、稼働データをリアルタイムで収集。 閾値を超えた場合にアラートを発報する仕組みにより、異常がないことの確認に費やしていた工数を大幅に削減。 |
| AI-OCR | 紙の点検表・作業日報をスキャンまたは撮影するだけで、手書き文字を自動でデジタルデータに変換。 手入力作業を削減しながら、既存の紙運用を大きく変えずにデータ蓄積を始められる。 |
| スマートグラス | ヘルメットや作業帽子に装着するヘッドマウントディスプレイ。 音声操作により、複雑な設備や高所・狭所での作業における、作業指示の確認・状況報告などの効率化に有効。 |
上記の項目が概ね整っている場合、次の優先課題は「収集したデータを判断に活かす仕組みの構築」です。
データはあるのに現地確認が減らない、という状況が続いているようであれば、ステージ2への移行を検討するタイミングといえます。
ステージ2｜判断を変えるDX
収集したデータで判断し、現場への不要な出動を減らす
ステージ1が進むと、多くの現場で次のような課題が浮上します。
「センサーデータはあるが、アラートが発報されるたびに本当に現地対応が必要か判断できず、結局現地へ行く」「データはモニタリングできているが、変化の兆候を見抜くための基準や判断軸がない」といった状況です。
ステージ2では、AIやデジタルツインを活用してこのギャップを埋め、現地に赴かなくても適切な保全判断が下せる体制を整えます。
最も技術進化が速く、ソリューションの選択肢も広がっているのがこのステージです。中堅・中小企業でも導入しやすいクラウド型のサービスが増えており、スモールスタートで始めることが可能になっています。
デジタルツインで、現実の状態をデジタル空間に再現
「デジタルツイン」とは、現実の設備・施設の状態をリアルタイムでデジタル空間上に再現する技術です。
設備保全の文脈では、現地で行っていた目視確認・過去データとの照合・変化の察知を、デスク上で代替することを主な目的として活用されます。
センサーデータと3Dモデルが視覚的に紐づけられることで、設備の異常有無や緊急度の判断がリモートで可能になります。
これまで現場技術者の経験と感覚に依存していた一次判断を、データに基づいた客観的な判断へと移行できるため、対応の精度・速度・優先順位づけの効率化が同時に実現します。
「大規模・高コストなシステム」と捉えられがちですが、クラウド型サービスの普及により、中堅・中小企業でもスモールスタートで導入できる環境が整ってきています。
活用される主な技術・ツール
| 技術・ツール名 | 内容 |
|---|---|
| デジタルツイン | 設備や施設の状態をデジタル空間で視覚的に再現。 リアルタイムデータと連動させることで、現地での目視確認・過去との照合・変化の察知をリモートで実現。 |
| AI（異常検知） | 過去の稼働データのパターンを学習し、人の目では見落としやすい微細な変化や異常の兆候を自動で検出。 誤報を減らしながら検知精度を高めることで、現場対応の質が向上。 |
| 統合ダッシュボード | 複数設備・複数拠点のデータを一画面に集約し、状態の全体把握と判断の迅速化を支援。 設備ごとの個別確認に費やしていた時間を削減し、管理者・技術者双方の業務効率を高める。 |
上記の項目が整っている場合、設備保全のデジタル化基盤としては成熟した段階にあります。
さらなる精度向上や、複数拠点・複数設備への横展開を進める段階として、活用しているツール・システムの見直しを行うことも有効です。
可視化現実空間
3Dモデル化
ステージ3｜作業を変えるDX
保全作業をシステムや機械が担う段階のDX
自律走行ロボットによる巡回点検、AIによる故障診断と自動対処、完全無人化された保全オペレーションなどが該当します。
展示会やカンファレンスで最も注目を集めるのがこの領域ですが、現時点では特定の工程・設備への限定的な導入にとどまっており、工場全体での一般化という観点ではまだ発展途上の段階にあります。先行事例として取り組みを進めている企業は存在するものの、多くの企業にとっては中長期的に目指すべきゴールとして位置づけるのが現実的です。
ステージ1・2が未着手であっても、DXが遅れているわけではありません。段階的に基盤を整え、ステージ3を見据えた設計で進めることが重要です。
注目動向：フィジカルAI
近年、設備保全の将来を語る際に「フィジカルAI」というキーワードへの言及が増えています。
AIが物理世界での動作・作業を直接担うという概念で、ロボティクスとAIを融合させたものです。
あらゆる企業がシミュレーションと実機を組み合わせた研究・実証を急速に進めており、設備保全分野への応用も視野に入っています。
現時点で即時導入を検討すべき技術ではありませんが、技術トレンドとして動向を追っておく価値があります。
自社の現在地を確認する
3つのステージを整理したうえで、自社がどの段階にあるかを確認することが、具体的な次の打ち手につながります。
| ステージNo | 確認ポイント |
|---|---|
| ステージ1 |
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| ステージ2 |
|
| ステージ3 |
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ステージ1が未着手であれば、そこが出発点となります。
ステージ1がある程度進んでいる場合はステージ2への移行が次の優先課題となります。
重要なのは、現在地を正確に把握したうえで、段階的かつ計画的に取り組みを進めることです。
設備保全DXは段階的に取り組んでいく
設備保全DXに「完成形」はありません。自社の現在地を把握し、次のステージへ着実に進めていくこと自体が、競争力の維持につながります。
本コラムで整理した3つのステージ「役割分担を変える」「判断を変える」「作業を変える」を、DX推進の指針としてご活用ください。
設備保全DXの進め方や、自社の現状に適したソリューションの選び方についてご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。
