監視対象とする設備の選定

まずは、どの設備から予知保全を始めるかを決定します。最初から全設備を対象にするのではなく、故障した際の影響が最も大きい重要な設備や、トラブルが多い機械からスモールスタートするのが効果的です。対象を絞ることで準備負担も軽減できます。

データ収集のための端末と通信環境の確認

クラウド完結型のサービスを利用する場合、データを収集して送信するための端末（スマートフォンやタブレットなど）と、現場の通信環境が必要です。工場内のWi-Fiが届く範囲か、モバイル通信が利用できるエリアかを確認しておきましょう。既存の社用端末を活用できれば、機器購入の準備も省けます。

現場担当者への目的共有

ITの専門知識は不要でも、現場で端末を設置し、日々の運用を行うのは現場の担当者です。なぜ新しい仕組みを取り入れるのか、それによって業務がどう楽になるのかという目的を事前に共有しておくことで、導入後の運用がよりスムーズに定着します。

ステップ1：ヒアリングとサービスの選定

まずは自社の課題や監視したい設備について提供元へ相談します。この段階で、専門知識がなくても扱える操作性か、既存の通信環境で対応できるかを確認します。自社に合ったシンプルなサービスを選ぶことが、手順を短縮する鍵となります。

ステップ2：初期設定と機器の設置

サービスが決定したら、現場で初期設定を行います。スマートフォンを活用するサービスであれば、専用アプリをインストールしてログインするだけで設定が完了します。配線工事などは発生せず、設備の近くに端末を固定するだけで設置手順は終了です。

ステップ3：正常データの収集とAI学習

端末を設置後、設備が正常に稼働している状態の音や振動データを収集します。これをクラウド上のAIが読み込み、基準となる状態を自動学習します。過去の故障データが不要なシステムであれば、この学習手順も短期間で済みます。

ステップ4：本格的な運用開始

AIが正常状態を把握できれば、本格的な予知保全の運用がスタートします。検討から1ヶ月以内で立ち上げが完了するケースも多く、現場の負担を抑えながら、設備の異常検知体制を構築できます。

複雑な設定が不要なレディメイド型を選ぶ

立ち上げ期間が長引く原因は、システム開発に時間がかかることです。これを避けるには、パッケージ化され、複雑な設定なしですぐに使えるレディメイド型のサービスを選ぶことが重要です。直感的に操作できるシステムなら教育期間も短縮できます。

初期データだけで稼働するAIを活用する

従来のAIでは異常検知のために長期間の故障データを必要とする場合がありました。正常時の稼働データのみから微細な変調を捉える最新のAI技術を活用すれば、事前のデータ収集期間を数日にまで圧縮することが可能です。

大掛かりな工事を伴わない仕組みを採用する

センサーの配線工事が発生すると、業者の手配から施工までに長い期間を要します。スマートフォンをセンサーとして活用できるクラウドサービスを採用すれば、物理的な工事をスキップし、最短期間での立ち上げが可能になります。

簡単に導入できる予知保全サービスならD’isum（ディーイスム）へ

専門知識がなくても、設備の異常を捉える仕組みは構築できます。D’isum（ディーイスム）の「D’Insight_FP」は、独自のAI技術で可視化する「スマホとタブレットによる故障予知オンラインサービス」です。導入をご希望の企業様は、ぜひお問い合わせください。

Q:導入前に現場で行っておくべき最低限の準備は何ですか？

A:大がかりな準備は不要ですが、監視対象とする重要な設備の絞り込みや、データを収集・送信するための端末および通信環境の確保、そして現場担当者への目的共有を行っておくことが重要です。

Q:実際の導入から運用開始まではどのような手順で進みますか？

A:自社に合ったサービスの選定後、現場で端末の初期設定と設置を行います。その後、正常な稼働データを収集してAIに学習させるという手順を踏むことで、本格的な運用をスタートできます。

Q:立ち上げにかかる期間をできるだけ短縮するポイントは何ですか？

A:複雑な設定が不要なレディメイド型のサービスや、初期データのみで稼働するAI、そして大規模な配線工事を必要としないクラウド完結型の仕組みを選ぶことが立ち上げを早めるポイントです。