「予知保全を始めたいが何から手をつければよいか分からない」というお声を多くのお客様からいただきます。確かに、技術書にはセンサデータと機械学習モデルの組み合わせが整然と書かれていますが、実際の現場では手前のハードルがいくつもあります。本記事では、私たちが600社以上のお客様の予知保全立ち上げを支援する中で見えてきた、現実的な3ステップを共有いたします。

ステップ1: 「困っている設備」を1台に絞る

予知保全は工場全体に一気に展開するのではなく、まず1台の「困っている設備」から始めることが重要です。直近1年で計画外停止が多い設備、停止すると後工程が止まってしまうボトルネック設備、修理費が高額な設備のいずれかを選んでください。FIELD system の標準ダッシュボードを使えば、対象1台のリアルタイム稼働状況を即座に可視化できます。

ステップ2: ヒアリングで「異常の兆候」を聞き出す

機械学習モデルを動かす前に、現場の保全員へのヒアリングが極めて重要です。「停止する1週間前から音が変わる」「電力消費が朝一番だけ少し高い」など、現場の経験則は最も信頼できる教師データの源泉です。FIELD AI は学習モデルにこうしたドメイン知識を組み込めるよう設計されています。

ステップ3: 小さく回して、現場に勝ち癖をつける

初回のモデルが完璧である必要はありません。むしろ「ちょっと早く検知できた」「アラートのおかげで部品交換が計画的にできた」という小さな成功体験を現場に積み重ねることが、DX定着の最大のポイントです。当社は導入後3ヶ月の伴走支援メニューを用意しております。