予知保全 AI が施設管理をどのように変革するか

リモートワークの台頭と圧倒的なテクノロジーの進歩により、今日の世界は非常にオンライン化されているように感じられますが、物理的な空間が依然として貴重であることは否定できません。

世界的なパンデミックで日常生活に大規模な混乱が生じていることを考えると、対面施設の重要性は依然として最重要です。

病院から空港、公園、住宅の建物に至るまで、何千もの施設が安全、衛生的に、良好に機能する状態に保たれなければなりません。 公共の物理的スペースを適切に維持するために、修理や維持だけでなく、将来の悲惨で費用のかかる潜在的な故障を防ぐために定期的なメンテナンス活動を綿密にスケジュールするために、多くの作業が定期的に行われています。

メンテナンスチームが働いているというと、作業員がツールや機器を使用して機械やスペースをスムーズに稼働させているイメージを思い起こさせるかもしれませんが、今はそうではありません。

メンテナンス業界では、作業指示の履行を支援したり、予測メンテナンス ソフトウェアなどの進歩を利用して施設を最高の効率で稼働し続けるためのテクノロジーの導入が進んでいます。

予知保全における AI の役割

メンテナンスと施設管理は、自動化とコンピューター化されたメンテナンス管理ソフトウェア (CMMS)などのデジタル ツールのおかげで、過去 10 年間で大きな進化を遂げました。

かつては紙の作業指示リクエストとスプレッドシートによって運営されていた業界は、より合理化され、コスト効率が高くなりました。

施設管理者とそのチームは、事後対応、予防、予測などのタスクの種類に応じて、いくつかの異なるメンテナンス戦略を実行できます。

予測メンテナンスは、人工知能 (AI) などの技術進歩が影響する最も重要な分野の 1 つです。

メンテナンスの必要性を発生前に予測することで、企業はメンテナンス スケジュールを最適化し、ダウンタイムを削減し、費用のかかる計画外の故障を回避できます。

このアプローチはいくつかの理由から重要です。

予知メンテナンスは、初期段階で問題に対処することで資産の寿命を延ばし、磨耗を最小限に抑えるのに役立ちます。 リソースがより効果的に利用されるため、運用効率が向上し、全体的なメンテナンスコストが削減されます。 機器の故障に伴うリスクを軽減することで、職場の安全性を高めます。

近年、AIの導入によりさまざまな業界が変革しており、その多くは何らかの形で設備のメンテナンスを必要としています。

AI を活用した予知保全は、業界の資産管理方法を再定義し、過去のデータとリアルタイム情報を分析して機器の問題を予測することでスムーズな運用を確保し、事前の保守を可能にし、緊急修理の必要性を減らします。

テクノロジーは、施設の予知保全の実装においてすでに重要な役割を果たしており、今後もさらに重要になるでしょう。 IoT デバイスとセンサーは、機器のパフォーマンスを監視し、リアルタイム データを収集するために導入されています。

機械学習アルゴリズムはこのデータを分析し、潜在的な障害を示すパターンを特定します。 さらに、クラウドベースのプラットフォームとデータ分析ツールにより、収集されたデータの保存、処理、視覚化が容易になり、保守チームがより適切な情報に基づいた意思決定を行えるようになります。

業界全体にわたる予知保全 AI の必要性

幅広い業界が、メンテナンス活動を事前に計画し、テクノロジーを使用して関連タスクを技術者に割り当て、その完了を追跡することで恩恵を受けています。 製造現場では、早期の故障検出と診断が不可欠です。

消費財の製造は資産集約型のセクターとみなされており、 2023 年のマッキンゼーの調査では、このセクターの上級リーダーの 99% が過去 5 年以内にメンテナンス戦略を変更したことが示されています。

従来のメンテナンスでは、定期的な検査や事前に決められたメンテナンス スケジュールに依存することがよくありました。

逆に、AI は、多数の変数を含む複雑なシステムであっても、機器の動作やパフォーマンスの微妙な変化を検出できます。 こうした障害の初期兆候を発見することで、メンテナンス チームは問題に積極的に対処し、致命的な故障を防ぎ、機器の寿命を大幅に延ばすことができます。

交通機関も時間が重要な空間です。 ダウンタイムにより、貴重な貨物や配送が時間通りに目的地に到着しない可能性があり、遅延はドミノ効果をもたらし、少なくとも不満につながる可能性があります。

予防保守と予知保守により、組織は計画ダウンタイム中または運用に最も都合の良いときにフリートやその他の車両のメンテナンスをスケジュールでき、生産への中断を最小限に抑えることができます。

その結果、施設の全体的な効率が向上し、生産性の向上とリソースの利用効率の向上につながります。

予知保全に AI を導入するには初期投資が必要になる場合がありますが、長期的なメリットはコストを上回ります。 これは、継続的な予算削減と最小限のリソースに直面している業界では特に重要です。

ここで思い浮かぶのは教育分野です。 学区や大学は、メンテナンス作業を最適化することでメンテナンス費用を大幅に節約できます。 機器の寿命を延ばし、在庫を管理することにより、交換コストが削減され、高い投資収益率が得られます。

AI を活用した予知保全は、機器の故障に起因する事故の可能性を減らし、職場の安全性を高めます。 定期的な検査と積極的なメンテナンスの実施により、潜在的なリスクを軽減し、医療、高齢者介護、政府部門で重要な安全規制への準拠を確保することができます。

機器をメンテナンスすることで、企業は従業員、居住者、訪問者にとっても同様に安全な作業環境を作り出すことができます。

保守業務の自動化

AI システムは、リアルタイムのデータ分析、予知保全、継続的学習を活用することで、メンテナンス ワークフローを最適化し、リソース利用率を向上させ、機器の稼働時間を向上させます。

リアルタイムのデータ収集と分析には、メンテナンス ソフトウェアがすでに AI と自動化を活用しています。 この情報収集は、施設管理者やリーダーが予算の割り当て、チームメンバーのタスクの割り当て、パフォーマンス指標などに関して情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

AI を活用した予知保全は、物理センサーや IoT デバイスから収集できるリアルタイム データの継続的な収集に大きく依存しています。 センサーは、温度、振動、圧力、湿度など、施設の空間内の重要なパラメーターを監視します。

その後、データは、大量の情報を迅速に処理できる AI アルゴリズムに送信されます。 このデータを分析することで、AI は重大な問題になるずっと前に、異常、パターン、および機器の劣化や故障の潜在的な兆候を特定できます。

予知保全における AI の影響を受ける 5 つのソリューション

AI は、他の業界の活用方法を超えた形で、メンテナンス分野に徐々に組み込まれてきています。

コンテンツの生成やチャットボットによる顧客サービスの提供は、通常、建物やその設備の維持や修理に関連する優先事項ではありません。

メンテナンス分野における AI の将来に目を向けると、機械学習、さらにはロボット工学が公共スペースの将来に影響を与える可能性のある重要なソリューションがいくつかあります。

AI はさまざまな方法でメンテナンスに影響を与えますが、特に CMMS のコンテキスト内で AI がどのように使用されるかを検討することが重要です。 世界の CMMS ソフトウェア市場は、2028 年までに8.81% の CAGR (最大 170 万ドル) で成長すると予測されています。

AI の影響は、その期間内に予測される 5 つの機会に焦点を当てます。

1. タスク管理の改善

以前のタスク管理に基づいて最高のパフォーマンスの傾向を調べることで、AI が履歴データを処理し、同様のタスクをより適切に処理するための提案を提供できるようになります。

たとえば、保守技術者「A」が同僚「B」よりも電球の交換が歴史的に早い場合、 CMMSはそれらの以前の成功に基づいてタスクを自動割り当てできます。

より広範なスケールでは、AI により、CMMS はすべての顧客の集約データを利用し、最適な次のステップに関する洞察をユーザーに提供することもできます。 メンテナンス チームが配管の問題に対処するために 2 日以上待機すると、潜在的な損害コストは 25% 増加します。

対照的に、配管の問題に 2 時間以内に対処するメンテナンス チームは、通常、損害によるコストが大幅に少なくなります。

2. 在庫管理の改善

AI は、特定の在庫アイテムの使用傾向を把握するのに役立ちます。

たとえば、施設では毎年 9 月に 15 個のフィルターを使用し、それ以降は四半期ごとに 1 つのフィルターだけを使用する場合があります。 過去のデータが将来の使用状況を予測する機会を提供する場合、AI は商品の自動注文に役立ちます。

3. センサーを使用して物理環境のインテリジェンスを取得する

AI がメンテナンス プロセスを支援する際の最大の障害は、AI が物理環境に関するリアルタイム データをほとんど持たないことです。

前述したように、ワイヤレス センサーはリアルタイム データを提供し、今後の問題に対処する最適な方法をメンテナンス チームに通知します。 AI は、温度センサーと地域の天気予報を利用して、たとえば寒い場所の配管が凍結するかどうかを予測できます。

機器の予測センサーは粘度、エネルギー消費、振動、温度を監視し、AI が機器の故障時期を判断できるようにします。 振動が基準振動と異なる場合は、ベルトが切れそうになっている可能性があります。

センサーは CMMS を物理環境に接続するのに役立ち、AI がどこに最も影響を与えることができるかをユーザーがより深く理解できるようになります。

4. 修復とトラブルシューティングのヘルプ

AI を使用して日常業務をスキャンし、メンテナンス チームが特定の項目のトラブルシューティングを開始できる最適な領域を提案します。 スキャンされた Web コンテンツや他の顧客からの過去の履歴集計データに基づいて、問題の解決に役立つ方法を提案できます。

問題の解決方法について対象を絞った Google 検索のように機能する AI は、メンテナンス チームの応答時間を短縮し、機器のダウンタイムを削減し、コストを削減するのに役立ちます。

5. 資産交換インテリジェンス

AI は、ユニットで行われた修理の種類に基づいて、アイテムを交換する必要があるか、まだ修理できるかを評価するのに役立ちます。 過去に修理費用が高額だったとしても、アイテムの寿命が延びるので、まだ交換する必要がないかもしれません。

このテクノロジーをパーソナル ショッパーのように使用すると、交換の平均コストを確認したり、メンテナンス チームがサプライヤーやベンダーと新しい商品の最良価格を交渉できるようになります。

新しい部品や機器の平均寿命は、購入価格との関連で考慮することができます。 たとえば、特定の冷蔵庫が通常、他のブランドよりも 10 年間長持ちする場合、追加の 10 年間を考慮すると、コストが 20% 高くなって大幅な節約になります。

予知保全 AI による将来性のある施設

AI を活用したソリューションは、教育機関、医療センター、商業施設などを含むさまざまな分野の施設管理に革命をもたらしています。

これらのソリューションがよりインテリジェントになり、進化するにつれて、より安全で信頼性が高く、よりコスト効率の高い施設を構築するために使用できるようになります。 高度なテクノロジーとデータ分析を活用すると、これらの各セクターにプラスの影響を与えることができます。

教育

教育分野では、AI を活用した監視システムがキャンパスをリアルタイムで監視し、潜在的なセキュリティ脅威や不正アクセスを検出できます。 顔認識テクノロジーは、監視リストに登録されている個人を特定したり、スタッフに異常な活動を警告したりすることで、キャンパスのセキュリティを強化できます。

AI は、HVAC システムや電気機器などの学校インフラの状態を監視し、重大な障害が発生する前にメンテナンスの必要性を予測できます。 この積極的なアプローチにより、学生とスタッフに安全で快適な学習環境が保証されます。

AI はセンサーからのデータと履歴パターンを分析することで、照明、暖房、冷房を制御してエネルギー消費を削減し、運用コストを削減できます。

健康管理

医療センターでは、AI 主導のソリューションにより、潜在的な機器の問題や故障を特定し、これらの重要な資産を修理または交換する時期が来たときにチームに警告することで、患者の安全性を強化できます。 この技術は、医療機器のパフォーマンスを監視し、リアルタイムで異常を検出することもできます。

機器の故障を予測することで、医療センターはメンテナンスを積極的にスケジュールし、ダウンタイムを最小限に抑え、必須の医療機器の可用性を確保できます。

商業スペース

AI は占有レベルを監視することで、商業スペースの利用を最適化できます。 このデータは、施設管理者が作業スペースのレイアウトを最適化し、エネルギー効率を向上させ、安全規制への準拠を確保し、占有パターンに基づいて照明、温度、換気のコスト管理を維持するのに役立ちます。

ホスピタリティ

ホスピタリティ分野では、AI によりゲスト エクスペリエンスをパーソナライズし、予約プロセスを自動化し、サービスを向上させることができます。 AI を活用した訪問者管理システムは、チェックインを効率化し、セキュリティを強化し、商業施設内のさまざまなエリアへの訪問者のアクセスを管理できます。

その他の分野

AI を活用したソリューションは、製造、輸送、ホスピタリティなど、他のさまざまな分野にも広がります。

AI は、製造プロセスを最適化し、機械の故障を予測し、製造における製品の品質を保証できます。 交通分野では、AI をスマートな交通管理、自動運転車、物流の最適化に活用できます。

予知保全 AI の未来

AI を活用した予知保全によって実現されるコスト削減と安全性の向上は、さまざまな業界にとって大きな変革をもたらし、より持続可能で収益性の高い未来への道を切り開きます。

テクノロジーとデータ分析の進歩が状況を形成し続けるにつれて、施設の AI 予知保全の将来には大きな可能性が秘められています。 予想される重要な傾向と可能性には、高度な機械学習アルゴリズムが含まれます。

将来的には、ますます膨大な量の複雑なデータを処理できる、より洗練されたアルゴリズムが開発されることになるでしょう。 これらのアルゴリズムはパターンと傾向の認識が向上し、予測能力の向上につながります。 AI システムはより適応性の高いものに進化し、さまざまなソースから継続的に学習して予測精度を高めます。

AI システムは、潜在的な機器の故障を予測するだけでなく、自動化されたメンテナンスの推奨事項も提供します。

これらの推奨事項には、メンテナンス作業の正確な指示、必要なスペアパーツ、最適なスケジュール設定が含まれます。 メンテナンス チームは、より効率的なワークフローとより適切な計画の恩恵を受けることができます。

ロボット工学とAIの進化により、自律型メンテナンスロボットが現実になるかもしれません。 これらのロボットは定期的な検査やメンテナンス作業を実行できるため、危険な場所や手の届きにくい場所で人間が介入する必要性が軽減されます。

これにより、安全性が向上し、時間が節約され、技術者がより複雑な作業に専念できるようになります。

物理的設備を持つあらゆる組織が今日実装できるメンテナンス テクノロジの観点から見ると、CMMS はメンテナンス データとプロセスの中心ハブとして機能し、組織が AI 主導のメンテナンス戦略を効果的に採用して実装できるようにします。

CMMS は、リアルタイム データ、傾向分析、自動アラート、タスク生成を活用することで、保守チームが機器の問題に積極的に対処し、信頼性を向上させ、保守作業を最適化して効率と費用対効果を向上できるようにします。

予知保全と状態ベース保全の違い、その利点、使用例について詳しく説明します。