設備保全のDX化

設備保全業務のDX化とは

DX化とは？

DX化とは、デジタル技術や各種データを総合的に活用することで、業務の生産性を向上させてサービス品質を高め、事業そのものを抜本的に改革していく取り組みです。現代はIoT技術やAI技術、ビッグデータといったDX化を促進させる分野の技術成長が進んでおり、設備保全や予知保全といった業務に関してもDX化の恩恵は少なくありません。

DX化とIoT技術の違い

IoT（Internet of Things）とは、住宅設備や家電製品などをインターネットへ接続させて、オンラインで活用していく技術や仕組みの総称です。IoTはDX化を構成する要素の1つであり、保全対象の設備にIoT技術を取り入れることでリモート環境でのコントロールやモニタリングが可能となります。

設備保全業務におけるDX化の有用性

設備保全業務の中でも特に、それぞれの機器の経年劣化や設備の老朽化を一元管理して、故障リスクを分析しつつ状況に合わせて対応策を考えていく予知保全では、設備・機器の稼働データを取得したり、サンプルデータと比較して故障時期を予測したりといった対策が有用になります。

情報機器との接続やリモート環境での管理、データの収集・分析、そして自動化による監視体制やAI予測など、DX化で重要な取り組みはまさに予知保全と好相性です。

DX化が推進されている理由

DX化が推進される理由として、主に「人手不足」と「技術継承」の問題があります。

少子化と高齢化による二重の人材不足リスク

現代日本は情報社会として急速に発展している反面、少子高齢化が深刻化しており、あらゆる業界で人材不足や将来的な経営リスクが懸念されています。また、労働者の高齢化による退職が続くことで、業務に必要な技術やスキルを備えた人材が一層に減少していく流れも重要です。

そのため、DX化で省力化・省人化を目指すことが様々な業界で推進されています。

技術のデジタル化によって属人性を解消

DX化は業務効率を改善して、限られた人材でも生産性を高めながら作業品質を追求する取り組みです。

かつては長い修行や訓練を土台とした、職人の経験や勘といった定量化困難な技術力が日本の武器でしたが、後継者不足が深刻化する現代ではスキルの継承も容易ではありません。そのためAIやデジタル機器を活用して技術を再現することにより、属人性を解消してシームレスな作業フローを実現していくことが大切です。

DX化に重要なIoT技術

設備保全業務のDX化を目指す場合、それぞれの設備機器をオンラインでモニタリングし、各種データを収集して動作状況や不具合情報などをリアルタイムで把握することが必要となります。そのため、設備保全のDX化では設備とインターネットを結ぶIoT技術が欠かせません。

また、リモート環境で新しい情報を収集しながら、必要に応じてそれらを分類・出力できることも重要です。新しく収集された情報は、これまでに蓄積されてきたビッグデータと対照的に分析させることで現状のリスク診断や設備交換のプランニングなどに貢献し、さらにその情報をフィードバックすることで、より効率的な情報管理体制を構築できます。

これらの結果、機器の作動不良や異常を速やかに検知できるようになる上、故障リスクを早期発見し、適切に設備保全業務を続けていけるようになるでしょう。

その他にも国内外の作業場や事業所の各設備をインターネットで連携させることで、グローバル化にもスムーズに対応することが可能です。

AI活用による高度化された点検・検査業務が可能に

AI（人工知能）の特徴は、指示や条件といったプロンプトに対して、大量に蓄積されてきた情報をデータセットとして参照しながら、より効果的な結果を出力し、さらにその内容を評価してフィードバックすることで一層に作業品質を高められる「学習」にあります。

言い換えれば、AIシステムは利用すればするほどニーズに合致した作業品質や作業環境に近づいていけるのです。

AIの適切な活用によって、情報の分析や関連業務をアップデートしていけるようになれば、設備保全の管理・運用が抜本的に効率化していきます。また、専門的な経験やスキルをAIが代行することで作業の属人性が解消され、新人の育成期間を短縮できたりベテラン人材の突発的な離職にも即応できたりと、人材マネジメントの可能性も広がるでしょう。

IT基盤での新しい設備保全システムの提案

設備保全の分野ではすでに、多様化する社会の中で設備情報を一元管理できないことによる作業のバラつきや、高度なスキルを備えた人材の退職による技術喪失、そして少子化による新しい人材の確保が困難になるといった課題が突きつけられています。

そのため、これらの問題を解決するために以下の3つの観点が重要です。

1. 設備保全に関連した各種情報の統合と一元管理
2. 保全管理業務に関わる技術の共通化や作業基準の統一
3. 効果的なスキルやノウハウの活用性を高める基盤構築

情報収集・統合にはIoTとシステム連携によってボーダレスな一元管理体制を整えた上で、管理拠点の構築が欠かせません。またAIツールの活用で情報共有と分析評価を促進し、業務フローやオペレーションを抜本的に見直すことも大切でしょう。

加えて高度人材のスキル体系をAIで学習させてシステムに反映させれば、属人性を解消して生産性の向上を目指していくことが可能となります。