製造業では長年、「定期メンテナンス」によって設備の安定稼働を維持してきました。
しかし、IoT技術の進化により今注目されているのが——
「予測メンテナンス（Predictive Maintenance）」です。
これは、設備のセンサー情報をもとに、異常の兆候を事前に察知し、壊れる前に対処するという考え方。
本記事では、予測メンテの仕組みと、導入のステップについて初心者向けにわかりやすく解説します。
定期メンテナンスの限界とは？
従来の定期メンテには以下のような課題がありました。
- まだ劣化していない部品も交換してしまう（ムダなコスト）
- 故障予兆を見逃し、突発トラブルが発生する
- 担当者の勘や経験に依存して属人化が進む
これに対して、予測メンテナンスは「必要なときに、必要な対処を」することを目的とします。
予測メンテナンスとは？IoTが鍵を握る
予測メンテナンスは、次の3ステップで構成されます。
センサーで状態を常時モニタリング
- 振動、温度、電流、回転数などをリアルタイムで取得
- 通常時の“健全データ”と比較して異常兆候を検出
データをクラウドで蓄積・分析
- 時系列データとして保存し、AIや閾値判定で変化を検知
- 「異常の芽」を早期に察知するアルゴリズムも搭載可能
異常が検出されるとアラート通知
- 作業員のスマホやPCに通知
- 該当装置を停止する前にメンテナンス計画へ反映
このように、IoTセンサー＋クラウド＋アラート通知がセットになることで、予測メンテが成立します。
導入メリット：保全が「コスト」から「価値」へ
突発故障の減少
突然の停止や重大トラブルを未然に防ぐことで、稼働率が向上します。
保全の計画性向上
メンテ時期を事前に予測できるので、部品手配・人員配置も効率的に。
コスト削減
まだ使える部品を交換せずに済み、保全費用も最適化されます。
属人性の排除
勘や経験に頼らず、数値に基づいた判断が可能に。
実際の活用事例：射出成形機メーカーのケース
ある射出成形機メーカーでは、装置のモーター部に振動センサーと温度センサーを取り付けました。
導入後、
- 回転軸のわずかなブレを検知し、軸受けの摩耗を事前に発見
- 年4回の定期点検のうち、2回を省略し、予兆時のみメンテ
- 結果、突発停止はゼロ、保全費用も年間20％削減
導入のステップ
予測メンテナンスは段階的な導入が可能です。
- 対象設備の選定（故障の影響が大きいものから）
- センサーの選定・設置（既存設備への後付けも可能）
- データの収集・見える化（グラフ表示やダッシュボード）
- アラート条件の設定（閾値、トレンド変化など）
- ルール化・教育（誰が・いつ・何を見るのか）
最初は“モニタリングだけ”から始めて、徐々に自動判定へ移行する企業も増えています。
まとめ：未来の保全は、リアルタイム判断がカギ
「壊れてから直す」→「壊れないように直す」→「壊れる前に気づく」
これが、IoTによって進化した設備保全の最前線です。
- 保全のムダを減らす
- 停止のリスクを減らす
- 属人性を排除する
あなたの工場でも、まずは1台からでも、予測メンテナンスの世界に足を踏み入れてみてください。
