予兆保全とは｜設備の突発故障を防ぐCBMの基本と導入ポイント

「また設備が止まった…」

製造現場で、突然の設備故障に頭を抱えた経験はないだろうか。

生産ラインが止まれば、納期遅延、品質低下、復旧コストと、被害は一気に広がる。「壊れてから直す」という従来のやり方では、こうしたリスクを避けられない。

そこで注目されているのが「予兆保全（CBM：状態基準保全）」だ。設備の状態を監視し、故障の兆候を捉えて、壊れる前にメンテナンスを行う。

この記事では、予兆保全の基本から、導入のメリット、そして実践のポイントまで解説する。

予兆保全とは

予兆保全（CBM：Condition Based Maintenance）とは、設備や機器の状態を監視し、劣化の兆候に応じてメンテナンスを行う手法だ。

3つの保全方式の違い

設備保全には、大きく3つの方式がある。

事後保全の問題点

壊れてから直す「事後保全」には、以下の問題がある。

• 突発停止：いつ止まるか予測できない
• 復旧時間：修理に時間がかかる
• 二次被害：他の部品や製品への影響
• コスト増大：緊急対応は通常より高コスト

時間基準保全の限界

「◯ヶ月ごとに交換」という時間基準保全（TBM）も、万能ではない。

• 過剰メンテナンス：まだ使える部品を交換してしまう
• 見落とし：想定より早く劣化する場合に対応できない
• コスト非効率：部品寿命を使い切れない

CBMが解決する課題

CBM（状態基準保全）は、これらの課題を解決する。

• 実際の状態に基づく判断：データで劣化を把握
• 最適なタイミング：早すぎず、遅すぎず
• コスト最適化：部品寿命を最大限活用

予兆保全が注目される背景

CBMの考え方自体は以前から存在していた。しかし、導入コストが高く、データ処理も複雑だったため、実用化が困難だった。

技術進歩による変化

近年、以下の技術進歩により、CBMが現実的な選択肢になった。

センシング技術の進化：

• 小型・高精度なセンサーの登場
• 振動、温度、音響など多様なデータ取得が可能

IoT技術の普及：

• センサーデータのリアルタイム収集
• クラウドでのデータ蓄積・分析

AI・機械学習の発展：

• 異常パターンの自動検知
• 故障予測の精度向上

コストの低下：

• IoT関連機器の低価格化
• クラウドサービスの普及

予兆保全の導入メリット

CBMを導入すると、具体的にどんなメリットがあるのか。

メリット1：突発故障の削減

センサーで設備の状態を常時監視することで、故障の予兆を早期に検知できる。

効果：

• 突発的な生産ライン停止を回避
• 計画的なメンテナンスが可能に
• 安定した稼働率を実現

メリット2：メンテナンスコストの削減

状態に基づいてメンテナンスを行うため、無駄な作業を削減できる。

具体的な削減効果：

• まだ使える部品の交換が不要に
• メンテナンス頻度の最適化
• 検査員の作業時間削減

ある事例では、フィルター交換の頻度を年12回から年6回に削減できた。

メリット3：設備寿命の延長

適切なタイミングでメンテナンスを行うことで、設備の寿命を延ばせる。

効果：

• 過負荷運転の早期発見
• 劣化の進行を抑制
• 設備投資サイクルの延長

メリット4：品質の安定化

設備の状態が安定すれば、製品の品質も安定する。

効果：

• 設備起因の不良削減
• 品質トラブルの予防
• 顧客クレームの減少

振動センサを活用した事例では、金型破損前にメンテナンスを実施できるようになり、品質不良をゼロにした例もある。

メリット5：保全業務の標準化

IoTやAIを活用することで、熟練者の経験に頼らない保全が可能になる。

効果：

• ベテランの暗黙知をデータ化
• 若手でも適切な判断が可能
• 人材不足への対応

予兆保全で使われるデータ

CBMでは、さまざまなデータを活用して設備の状態を監視する。

主な監視データ

音響データの活用

設備の異常は、音に現れることが多い。

音響監視のメリット：

• 非接触で測定できる
• 複数の異常を同時に検知
• 人間の聴覚では分からない異常も検出

ベテランが「音を聴いて異常を察知する」スキルを、AIで再現する取り組みも進んでいる。

予兆保全の導入ステップ

CBMを導入するための基本的なステップを紹介する。

ステップ1：対象設備の選定

すべての設備に一度に導入するのは現実的ではない。まずは以下の基準で優先順位をつける。

選定基準：

• 故障時の影響が大きい設備
• 過去に突発故障が多い設備
• ボトルネックになっている設備

ステップ2：監視項目の決定

対象設備に対して、どのデータを監視するかを決める。

検討ポイント：

• 過去の故障原因
• 劣化の兆候がどこに現れるか
• 取得しやすいデータは何か

ステップ3：センサーの設置

適切なセンサーを選定し、設置する。

注意点：

• 設置場所の環境（温度、振動、防水）
• データ取得頻度
• ネットワーク接続方式

ステップ4：基準値の設定

正常時のデータを収集し、異常判定の基準を設定する。

ポイント：

• 一定期間のデータ蓄積が必要
• 季節変動なども考慮
• 段階的にしきい値を調整

ステップ5：運用とチューニング

運用しながら、精度を高めていく。

継続改善：

• 誤検知の削減
• 見逃しの分析
• しきい値の最適化

📱 設備の異音をAIで検知

「PlantEar」は、設備の異音をAIで検知する予兆保全アプリ。

スマートフォンのマイクで設備音を録音するだけで、異常の兆候を分析。ベテランの「耳」をAIが再現し、突発故障を未然に防ぐ。

高価なセンサーを設置しなくても、手軽に予兆保全を始められる。

👉 PlantEarを試す

導入時の注意点

CBM導入を成功させるための注意点を紹介する。

注意点1：小さく始める

最初から大規模に導入しようとすると、コストも時間もかかる。まずは1〜2台の設備から始めて、効果を確認しながら拡大する。

注意点2：現場の理解を得る

IoTやAIを導入しても、最終的に対応するのは現場の人間だ。導入の目的やメリットを現場に説明し、協力を得ることが重要。

注意点3：データだけに頼らない

センサーデータは万能ではない。現場の巡回点検と組み合わせて、総合的に判断する。

注意点4：継続的な改善

導入して終わりではない。運用しながら精度を高め、対象を拡大していく。

まとめ

予兆保全（CBM）は、設備の状態を監視し、故障の兆候を捉えて対応する保全手法だ。

従来の保全方式との違い：

• 事後保全：壊れてから直す → 突発停止のリスク
• 時間基準保全：定期的に交換 → 無駄なコスト
• 予兆保全：状態を見て判断 → 最適なタイミング

導入のメリット：

• 突発故障の削減
• メンテナンスコストの最適化
• 設備寿命の延長
• 品質の安定化
• 保全業務の標準化

導入のポイント：

1. 重要な設備から小さく始める
2. 現場の理解を得る
3. データと現場点検を組み合わせる
4. 継続的に改善する

「壊れてから直す」から「壊れる前に直す」へ。予兆保全で、突発故障のない安定した生産現場を実現しよう。

現場改善に役立つ関連アプリ

GenbaCompassでは、現場のDXを支援するアプリを提供している。

詳しくは GenbaCompass をチェック。