予防保全とは？その他の保全手法との違いやメリット・デメリット、AI活用事例を紹介

予防保全（Preventive Maintenance）とは、計画的な点検やメンテナンスを行うことで、設備や機器の故障や性能低下を未然に防ぐ保全手法のことです。

設備保全（設備を正常に使用できる状態に維持・回復するための活動全般）活動のひとつにあたります。

突発的な故障を未然に防ぎ、設備の寿命を延ばすことが可能です。

定期保全や時間基準保全（TBM：Time Based Maintenance）と呼ばれる保全方法も、予防保全の類義語です。保全方法の詳しい種類や概要は後述します。

保全とは、設備や機器を所定の機能状態に維持・回復するための活動全般を指します。

代表的な保全方法には、予防保全の他、事後保全、保全予防、予知保全、計画保全があります。

予防保全を正しく理解するためにも、その他の保全方法との違いを把握しておきましょう。

事後保全（Corrective Maintenance）とは、機械設備や施設のインフラなどが故障・不具合を起こした後に、修理や交換を行う保全方法をさします。定期的にメンテナンスを行う予防保全とは異なる保全の考え方です。

不具合が発生してからメンテナンスを行うため、予防保全と比べてメンテナンスの回数が少なく、まだ使える部品を交換せずに済みます。ただし、不具合が起きてから対応するため、修繕費が高くなるリスクや製品の品質低下につながるリスクがあります。

保全予防（Maintenance Prevention）は予防保全の単語を入れ替えただけのように見えますが、意味は大きく異なります。予防保全は定期的なメンテナンスにより設備の保全に努めるのに対し、保全予防はそもそも故障しにくい設計や運用を考える保全手法です。

保全予防は設備を設計する段階から保全性を高めることを目指すのに対し、予防保全は設置後の定期的なメンテナンスにより保全性を高める点でそれぞれ異なります。

予知保全（Predictive Maintenance）とは、設備や機械の状態を監視し、異常や劣化の兆候を検知したタイミングでメンテナンスを行う保全手法です。予知保全ではAIやIoT技術を活用してデータを収集し、機械学習や統計的手法を用いて故障の予兆を分析します。

不具合の兆候を検出し、適切なタイミングで部品交換や修理を実施できる点が特徴です。オーバーメンテナンスを削減しながら、突発的な故障を防ぐことが可能です。

計画保全とは、故障や不具合をなくすことを目指して専門の保全部門が行う保全活動全体をさします。一般的に、あらかじめ定めた時間や使用回数などに基づき、定期的にメンテナンスを行います。

保全にともなう課題の抽出や、保全手法の決定、コスト削減、実施後の評価、見直しなどPDCAサイクルの策定や予防保全も計画保全に含まれます。

日本産業規格の「JIS Z 8115：2000」は、保全に関して以下の分類を明記しています。

日本産業規格の内容に加え、一般的に用いられる以下の保全手法をここでは紹介します。

• 時間基準保全（TBM）
• 状態監視保全（CBM）
• 利用基準保全（UBM）
• 故障発見保全（FFM）

時間基準保全（Time Based Maintenance）は予防保全の種類のひとつです。一定のスケジュールに沿ってメンテナンスを行い、設備の不具合を防止する保全手法をさします。未然に不具合を防ぎ、設備の長寿命化に貢献することが可能です。

一方、デメリットとしてオーバーメンテナンスになる可能性が挙げられます。さらに、災害の発生や人為的なミスに起因する突発的なトラブルは防げない点に気をつけましょう。

時間基準保全はさらに「定期保全」と「経時保全」に分類されます。

定期保全は時間基準保全とほとんど同じ考え方のため、同義と捉えられる場合もあります。

状態監視保全（Condition Based Maintenance）とは、設備や機械の状態を監視し、劣化や異常の兆候が見られた時点でメンテナンスを実施する予防保全の一種です。

時間基準保全は一定期間ごとにメンテナンスを行うのに対し、状態基準保全では状態を判断してからメンテナンスを行います。

時間基準保全と比べてオーバーメンテナンスによる不要なコストを削減できる点がメリットです。一方、劣化現象を理解するための知識や、状態に応じた適切なメンテナンスを行えるスキルが必要になります。

「予知保全」は状態基準保全の一種であり、AIやloT技術などを活用したシステムの導入によって状態基準保全の精度を高めます。

利用基準保全（Usage Based Maintenance）とは、設備や機械の使用頻度や稼働時間に基づいてメンテナンスを行う保全手法です。例えば、自動車のオイル交換は「〇〇kmごとにメンテナンス」、コピー機では「〇〇枚印刷したらメンテナンス」などが利用基準保全の一例に挙げられます。

時間基準保全のように一定の期間でメンテナンスを行うのではなく、実際の使用データを基に判断するため、オーバーメンテナンスにともなうコスト増大を防げる点が特徴です。

基準は過去のデータを参考に設定されるケースや、設備製造元のメーカーが設定する推奨基準を基に設定されるケースなどがあります。

故障発見保全（Failure Finding Maintenance）は、表面的にはわかりにくい設備の不具合を早期に発見する保全手法です。普段は使われることが少ないですが、緊急時に正しく作動することが求められる設備に用いられます。

予備の製造装置や漏電ブレーカー、スプリンクラーなどは、故障発見保全の対象となる設備の一例です。故障を発見してからメンテナンスを行うため、事後保全の一種に含まれます。

設備保全業務に予防保全を導入する主なメリットは、以下のとおりです。

• 設備・機械の維持や長寿命化
• ダウンタイム短縮と生産性の向上
• 製品品質の安定
• メンテナンス活動の最適化

それぞれ詳しく紹介します。

予防保全を導入する上で、設備や機械の寿命が延びる点は大きなメリットです。定期的な点検やメンテナンスを行うことで、部品の劣化を早期に発見でき、故障を未然に防げます。

また、突発的な故障による修理の回数を減らせる他、設備の長期的な稼働が可能になります。

予防保全の導入により、設備のダウンタイム短縮が期待できます。ダウンタイムとは、設備が停止している時間のことです。

生産ラインでは、ダウンタイムが長くなるほど生産性に影響を与えます。予防保全の手法によって、設備の状態を定期的に監視し、故障の前兆を早期に把握することも可能です。

必要なメンテナンスが計画的に行えるようになり、予定外の設備停止を未然に防げます。設備の稼働率を高め、全体的な生産性の向上が期待できるでしょう。

予防保全の導入は製品の品質安定にも貢献します。機械や設備が不定期に故障すると、品質にばらつきが生じる原因となりますが、予防保全によって不具合を未然に防げれば、品質維持が可能です。

品質の安定化は顧客満足度の向上に貢献し、ブランドの信頼性を高める結果にもつながります。

予防保全の導入により保全計画が明確化されれば、組織全体のメンテナンス活動の効率が向上します。

例えば、定期的な点検や部品交換の日程をあらかじめ計画しておけば、適切な役割分担や最適な人員配置、必要な部品の適量確保が可能になるでしょう。

計画に基づいて作業を進めることで、スムーズなメンテナンスと人件費や資材費の最適化が図れます。突発的な修理対応も減るため、各種の無駄を削減することが期待できます。

設備保全業務に予防保全を導入する際は、主に以下のデメリットや課題に注意しましょう。

• オーバーメンテナンスによるコスト増加
• 工数増加による非効率化
• 突発的なトラブル対応の課題

それぞれ詳しく紹介します。

過剰なメンテナンス（オーバーメンテナンス）は予防保全の課題のひとつです。使用可能な部品や設備の交換を行うこと、点検を繰り返すことにより、コスト増加のリスクが高まります。

オーバーメンテナンスによるコスト増加を防ぐためには、AIやloT技術を活用した予知保全の導入が有効です。予知保全では、設備の状態をリアルタイムで監視し、必要なタイミングでのみメンテナンスを行うことができます。

予防保全を行うことで設備の故障防止に効果はありますが、定期的な点検やメンテナンス作業の工数が増加します。

内容によってはメンテナンス作業が重複し、人件費や時間の無駄が発生してしまうかもしれません。他の作業にも影響を及ぼし、業務が非効率化する可能性があります。

予防保全に取り組んでいても、全ての不具合やトラブルを回避できるわけではありません。人為的なミスによる故障や予想以上の速さでの設備故障など、突発的なトラブルや予期せぬトラブルには、予防保全は効果を発揮しません。

そのため、予防保全とは別に、突発的なトラブルに柔軟に対応できるよう準備することも大切です。

近年ではAIやIoT技術の活用により、予防保全のデメリットや課題の克服が期待されています。例えば、経済産業省は保全にAIを活用することで、主に以下を実現できるとしています。

• ダウンタイム短縮による売上ロス削減
• 納期遅延リスクの低減
• 修理コストの削減
• 保全業務の属人化解消
• アフターサービスの活性化

センサーから収集した設備データをAIが解析し、故障の兆候を検知・トラブルの起こるタイミングを予測することで、必要な時に最適なメンテナンスの実施が可能です。

これにより、予防保全の課題であるコスト増加や業務の非効率化の改善が期待でき、さらには故障を未然に防ぐ予知保全も実現できるでしょう。

食品製造業は、保全や品質管理にAIの導入が進む業種のひとつです。以下をはじめとする様々なシーンで最新の技術が活用されています。

実際に予防保全を導入している企業も少なくありません。

例えば、ある企業は食品の攪拌機が破損したことにより、異物混入が発生した背景から予知保全を導入しました。振動データから異常の兆候を捉えるシステムにより、異物混入を未然に防ぐことに成功しています。その他、オーバーメンテナンスによるコスト増加の課題を克服できました。

また、菓子メーカーでは将来的な労働力不足を見据え、AIやIoT技術を活用したスマート工場化を進めています。生産工程のデータを蓄積・分析することで、設備の自己診断や生産スケジュールの最適化を行いました。これにより作業効率が向上し、将来的には工場の完全自律運転を目指しています。

事例のように最新技術を活用して予防保全・予知保全を行っている企業では、生産性の向上やコストの削減、食の安全性確保に成功していることがわかります。

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食品業界で最新の予防保全・予知保全の技術の活用を検討しているなら、ぜひ「食品工場Week（フードテックWeek）」にご来場ください。

食品工場Week（フードテックWeek）は、食品工場の様々な課題を解決する技術・製品・サービスが出展する展示会です。安全対策・環境改善に特化した展示エリアも特設されており、AIソリューションやIoT、製造・検査装置など、予防保全・予知保全に関わるシステムも出展します。

また、有力企業による関連セミナーも開催しており、現場で活用できる知識や食品業界に関するトレンドを知る機会としてご活用いただけます。

展示会へは、事前登録すれば無料で入場可能です。関連サービスや製品を扱う企業なら出展側として参加することも可能なため、自社製品の認知度向上の場や他社とつながる機会にもご活用いただけます。具体的な商談の実現・リード案件獲得につながる可能性があるので、出展もぜひご検討ください。

予防保全とは、計画的な点検やメンテナンスを行うことで、設備の故障や性能低下を未然に防ぐ保全手法のことです。設備の長寿命化をはじめとするメリットがある反面、オーバーメンテナンスやコストの増大などの課題があります。

近年では予防保全の課題を解決するため、AI・IoT技術を活用した予知保全が注目を集めており、経済産業省でも特定の業種に対し、予防保全から予知保全への切り替えを推進しています。

食品業界で最新の予防保全や予知保全の技術に興味があるなら、ぜひ「食品工場Week（フードテックWeek）」にご来場ください。予防保全・予知保全をはじめとする食品業界に関連するトレンドや有益な情報の収集が可能ですので、課題解決や導入のヒントが見つかります。

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