モデルがモーターに異常の可能性があると示しても、保守責任者はその後、現場に電話で状況を確認し、前回の保守履歴を調べ、さらに倉庫にベアリングの在庫があるかを確認しなければなりません。予備品が不足していれば、調達部門は品番、納期、承認レベルを改めて確認する必要があります。予測結果が早く得られたからといって、保守作業も早く完了できるとは限りません。
予知保全（predictive maintenance）を実際の業務に定着させるには、設備の異常を、実行可能で担当者が明確な作業へと変換する必要があります。企業はモデルの出力をそのまま作業指示や調達指示として扱うべきではありません。まず、異常の判定、担当者による確認、保守方針の決定、その後の作業依頼を切り分け、リスクが高い場合やデータが不足している場合には、処理を停止して担当者の承認を待つ仕組みが必要です。
予測結果は作業指示ではない。まず判定と実行を切り分ける
『數位時代』は、東元が70年にわたるモーター事業の経験を生かし、スマート保全サービスを開発した事例を報じています。モーターの振動、温度、電流、負荷の変化から、設備の健全性を判断できます。故障する可能性のある部品や設備の残存稼働時間を事前に予測できれば、サプライヤーはあらかじめ部品を用意し、保守の実施時期を調整することで、ダウンタイムを短縮できます。この事例は予知保全の価値を示すと同時に、導入時に見落とされやすいプロセス上の断絶も浮き彫りにしています。モデルが警告を出した後、誰が確認し、誰が停止を決定し、誰が部品を手配するのでしょうか。
企業はまず、1件の異常イベントに対する処理プロセスを4つの段階に分けることができます。第1段階では、システムが設備番号、異常の特徴、発生時刻、モデルの判定を整理します。第2段階では、設備担当者または保守担当者が現場の状況を確認し、センサーの故障、保守作業中、運転条件の変化といった要因を除外します。第3段階では、責任者が運転を継続するか、点検を実施するか、予定されている定期修繕に組み込むかを決定します。第4段階で初めて、関係者が作業依頼を作成し、予備品を照会して調達を開始します。各段階で入力、出力、担当者、次の段階へ進むための条件を明確にしなければ、同じ警告が部門ごとに重複して解釈される可能性があります。
EgentWrX のタスクでは、反復作業をタスクカードとして作成し、複数のタスクカードをワークフローとして連携できます。金額が部門の上限を超えた場合、データ同士に矛盾がある場合、または故障原因が依然として不明な場合には、ワークフローを停止して担当者の承認を待つことができます。まずは、生産ラインに影響し、部品の準備に比較的長い時間を要する重要設備を1種類選び、警告の発生から保守完了までのフロー図を作成することを推奨します。そのうえで、誰が判断するのか、どの条件で次の段階へ進むのか、次にどの部門へ引き継ぐのかを一つずつ明記します。
保守と調達で同じ異常イベントを共有する
保守依頼と発注書にそれぞれ部分的な情報しか残されていない場合、調達担当者が把握できるのは品番と希望日だけで、それが通常の在庫補充なのか、異常警告に起因する緊急案件なのかを判断できない可能性があります。一方、保守担当者も、サプライヤーの納期が予定停止日をすでに過ぎていることに気づかないかもしれません。保守担当者と調達担当者は同じ異常イベントを共有し、その後の担当者が警告の発生源、現場での確認結果、設備の重要度、予定保守日、現在の在庫、調達予定数量を追跡できるようにする必要があります。
ただし、これはモデルが独自に調達を決定してよいという意味ではありません。残存稼働時間に関するモデルの推定は、データ品質、設備の違い、運転条件などの影響を受ける可能性があります。そのため、調達前に次の3点を確認する必要があります。保守担当者が故障モードを確認済みか、倉庫担当者が代替可能な予備品を確認済みか、生産計画の担当者が設備を停止できる時間帯を確認済みか、という点です。いずれかが未確認であれば、担当者が先に不足情報を補ってから、ワークフローを続行します。ワークフローを先へ進めるためだけに、回答を自動で補ってはいけません。
また、熟練技術者が音、振動、手応えから設備の問題を判断する経験を、ほかの担当者にも理解でき、レビュー可能なルールへ変換する必要があります。チームは異常判定表を作成し、設備の特徴、考えられる原因、切り分け手順、担当者による判断が必須となる条件を記録できます。EgentWrX では、このような標準的な手順をスキルとして作成できますが、全社展開する前に管理画面での審査が必要です。初版では、現場で確認頻度が高く、判断しやすいルールから対象にします。すべての設備と故障モードを、最初から1つのプロセスに詰め込むべきではありません。
まずは読み取り専用の照会から試行し、書き込みは既存システムに任せる
予知保全では、設備データ、保守履歴、予備品の在庫、調達状況、生産計画などを扱います。導入当初から AI Agent にこれらの基幹データを更新させると、プロジェクトは権限管理、データに対する責任、誤入力のリスクに同時に直面します。より堅実な方法は、まず AI Agent に判断に必要なデータを照会させ、データの書き込みは既存システムと担当者が行うことです。
例えば、AI Agent は設備番号を基に最近の保守履歴と予備品の在庫を照会し、不足している項目を整理して保守責任者に提示できます。責任者が承認した後、既存の作業指示システムで作業指示を作成します。在庫が不足している場合、AI Agent は品番、希望日、異常を示す根拠を整理します。調達担当者が仕様と承認条件を確認したうえで、調達システムから購買依頼を作成します。このように役割を分担すれば、既存の権限と責任を維持できるだけでなく、モデルの判断に必要なデータが不足しやすい状況をプロジェクトチームが把握しやすくなります。
EgentWrX では、AI Agent が社内ネットワークを介してデータベースを読み取り専用で照会できます。データを社外に持ち出す必要はなく、初期設定では読み取りのみが許可され、変更はできません。外部接続が必要なドメインは、個別に許可します。導入チームは最初に、プロセスの各段階で読み取る必要があるテーブル、項目、担当部門、更新頻度を整理する必要があります。さらに、生産計画、在庫、調達データを変更するすべてのポイントを洗い出し、担当者による承認と既存システムでの書き込みを維持します。実際の異常イベントを使って一連のプロセスを完了し、各ポイントに明確な担当者がいることを確認した後で、次に対象とする設備とデータ範囲を検討します。
よくある質問
予知保全は、どのような設備から導入すべきですか？
停止すると生産ラインが中断する設備、労働安全に影響する設備、または予備品の準備に長い時間を要する設備から選びます。一般的な設備は定期保全を継続し、交換が容易で影響の小さい装置は故障後に交換する方法でも構いません。最初の対象範囲を明確にするほど、警告から作業指示、調達までのプロセスを一通り実行しやすくなります。
モデルが異常警告を出した後、すぐに保守作業指示を作成できますか？
正式な作業指示を直ちに作成することは推奨しません。まず保守担当者または設備担当者が、現場の状況、故障モード、対応の緊急度を確認する必要があります。確認後、既存の作業指示システムで作業指示を作成します。データに矛盾がある場合、設備が保守作業中である場合、または条件が不明な場合には、ワークフローを停止して担当者の対応を待つべきです。
予備品が不足している場合、AI Agent に直接発注させることはできますか？
AI Agent に独自の判断で発注させることは推奨しません。AI Agent は品番、希望日、在庫、異常を示す根拠を整理できますが、調達担当者が仕様、サプライヤーの条件、承認基準を確認したうえで、既存の調達システムに入力する必要があります。これにより、予測誤差がそのまま購買上の確約となることを防げます。
データベースの統合がまだ完了していなくても、導入を始められますか？
最小限の読み取り専用範囲から始めることができます。まずは1種類の重要設備に必要な保守履歴、在庫、生産計画の項目だけを照会します。チームはその都度、不足していたデータと、それを補った担当者を記録したうえで、次に連携する範囲を決定します。一度ですべてを完成させようとして、基幹システムの変更権限を先に開放してはいけません。
参考資料
- モーター販売でサブスクリプション収益も！東元電機は70年の経験をどのように「予知保全」へつなげ、産業AI市場に参入したのか？ — 『數位時代』による、東元がモーター事業の経験を生かして予知保全とスマート保全サービスを開発した事例の紹介。