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橋梁、トンネル、鉄道ネットワーク、洋上風力発電設備、データセンターをはじめとする重要インフラ設備は、構造的・運用的・環境的な負荷の増大にさらされています。一方で、設備所有者や運用事業者には、設備資産の長寿命化、ダウンタイムの最小化、さらには予期しない故障や重大事故のリスク低減が求められています。

 

従来の定期点検を中心とした保全手法では、こうした要求に対応することが難しくなっています。そのため、多くの組織では、センサ技術、エッジコンピューティング、AIを活用した分析技術の進化を背景に、継続的な設備状態監視(Condition Monitoring)と予知保全への移行が進んでいます。

 

本ホワイトペーパーでは、生のセンサデータを信頼性の高い予知保全の意思決定に変換するための技術的フレームワークを提示します。本稿では、モニタリングのアーキテクチャ、データ品質、アナリティクスの展開、ガバナンスに焦点を当て、これらの要素が連携することで、信頼性の高い予知保全の成果をどのように実現するかを解説します。

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