保守点検のITトレンド(ビッグデータ)

      2017/03/06

保守点検において従来の日常点検、月次点検のような人手を介した点検から、稼働している設備機器等の
情報を常時収集して、そのデータをリアルタイムで分析し、予防保全につなげるという動きが各社で
進んでいます。
この収集するデータは膨大なデータでよくビッグデータと言われています。このデータを活用することで
 ・トラブル回避による品質向上
 ・点検保守のコスト低減
に繋がるため、非常に有益かと言えます。
ただ、ビッグデータを集めるためには
 ・設備機器側に何等かの通信端末が必要
  さらに通信費をどうするか
 ・設備機器側に様々な情報を取り出すように設計されているか、I/Fはあるのか
 ・サーバ側は膨大な情報量を処理しないといけない
 ・サーバ側のハードディスクなどリソースの問題
 ・そもそもデータから予防予知を勝手に出してくれる訳ではないので情報をもとに本当に予防予知に
  つなげることができるか、データ分析できるような人材がいるか
という課題も多くあり、敷居が高いのも事実です。
現実的にはビッグデータによる予防保全の前に、第一ステップとして設備機器に通信デバイスを付け、
稼働情報、エラー情報を限定してクラウドにアップ又はメールで保守担当者に通知することからに
なるかと思います。
その次のステップとして、ビッグデータやそのデータのマイニングにAIを活用など検討してみては如何
でしょうか。

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