資料の紹介

　ビジネスで機器を扱う企業にとって、保全管理は大きな課題だ。故障が起きれば、ダウンタイムによるビジネスの停滞などを引き起こすからだ。しかし故障に備えて予備の機器を確保しておくのもコストがかかる。こうした背景もあり、「保全管理が非効果的なので毎年600億ドル（約9兆円）以上の損失が出ている」との調査結果がある。

　そこで注目したいのが、IoTデータや機械学習などを組み合わせて、機器の異常・故障の可能性を特定する「予知保全」だ。ダウンタイムの最小限化や労働時間の短縮の他、機器の寿命を延ばすこともできるという。ではどのように予知保全を実現していけばよいのだろうか。

　本資料では、IoTデータや機械学習などを組み合わせた機器の「予知保全」を、どう実現していけばよいのかについて解説する。具体的には「自社に適したAIユースケースを選択する」「さまざまなデータソーシングを理解する」など8つのステップを紹介。「予知保全に使用される4つの非破壊的手法」や、生成AIの今後の動向についても触れていて興味深い。保全管理が必要な企業の関係者は見逃せない内容と言える。

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