矢野経済研究所国内故障予知ソリューション動向

AIを活用した故障予知は課題も多く、緩やかなペースで進展

矢野経済研究所は、設備機器ベンダー、プラント事業者、ITソリューションベンダーを対象に実施した「国内故障予知ソリューション動向に関する調査」の結果概要を発表した。

公開 2017年09月11日 08時00分

更新 2018年06月06日 09時59分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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　矢野経済研究所は2017年8月30日、設備機器ベンダー、プラント事業者、ITソリューションベンダーを対象に実施した「国内故障予知ソリューション動向に関する調査」の結果概要を発表した。

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　同調査によると、現在、製造・保全分野で取り組みが進みつつあるAI活用だが、先行して活用が進んでいた商業向け（Webマーケティングなど）分野と比較すると、データや解析結果の精度に対する要求が高いことなどから、開発状況は緩やかだという。その理由について矢野経済研究所は、データ解析の結果に誤りがあった場合、人命にかかわる重大な事故などにつながる可能性もあるため、製造・保全分野では特にデータポイント間の関係性や構造といった因果関係を把握することが重要視されていると分析する。

　以下、AI活用における商業向けと製造業向けの違いをまとめた表を示す。

表1　AI活用における商業向けと製造業向けの違い（作成：矢野経済研究所）

故障予知ソリューションにおけるAI活用の課題とは？

　製造・保全分野では、特に故障予知に対するAI活用が注目されているという。近年、製造業では設備機器などの稼働データを取得しやすくなってきたことを背景に、これまでのTBM（時間基準保全）の考え方から、CBM（状態基準保全）の考え方へシフトしつつある。製造・保全分野では、こうした稼働データに対して、AIを適用することで故障予知につなげたい考えだが、まだ課題も多いと矢野経済研究所は指摘する。具体的には、「精度の問題」「因果関係の問題」「個別性の問題」が挙げられるという。

表2　故障予知ソリューションにおけるAI活用の課題（作成：矢野経済研究所）

　もう1つ課題となっているのが、クライアントが納得する精度まで的中確度を高める必要があるという点だ。同調査に関連し、矢野経済研究所が実施した「データ分析やIoTの利活用、故障予知、保全に関するアンケート調査」（対象：国内の年商100億円以上の製造業217社）の中で、「故障予知の当たる確率がどの程度まで高まれば故障予兆システムを導入してもよいと思うか？」質問したところ、「10回のうち8回」が58社（構成比36.5％）、「10回のうち5回」が38社（同23.9％）、「10回のうち7回」が25社（同15.7％）という結果が得られ、製造業ユーザーが求める的中確度はかなり高いということが分かった。

図1　故障予兆システムを導入してもよいと思う的中確度（作成：矢野経済研究所）

　また、仮に故障を予知できたとしても、代表的なAI手法であるディープラーニング（深層学習）は因果関係が分からない“ブラックボックス型”の手法であることから、故障原因の特定が難しいという課題もある。さらに、収集した運転データから故障予知のモデルを作成できたとしても、設置環境に左右されるため、他の設備機器へそのまま活用することが難しく、都度モデルを作成する必要があり、手間が掛かってしまう。ただその一方で、因果関係の見えやすいホワイトボックス型のAI手法を活用するなどして、課題を乗り越えていく可能性もあると矢野経済研究所は見ている。

　ちなみに、製造業のトップ企業では既にビッグデータを活用した故障予知の研究が進められている。同調査結果によると、今後、大手製造業の工場において、2019年ごろに30社程度、2025年ごろに85社程度（いずれも構築社数累計）がビッグデータやAIを活用した故障予知ソリューションを構築するだろうとしている。

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