ドローンを使った「予測メンテナンス」でコストの最小化を図る│ドローン×コスト削減

2024.09.14

こんにちは。ナビステ編集部です。
今回はドローンをビジネスに利活用することで実現できる「コスト削減化」についてお話ししたいと思います。

事業における「予測メンテナンス」とは

「予測メンテナンス」とは、機器や設備の故障を未然に防ぐために、データやセンサー技術を活用して、設備の状態を監視し、故障が発生する前に必要なメンテナンスを実施する手法です。
機械の動作データ（温度、振動、圧力など）をリアルタイムで収集して分析することで、故障の兆候や異常を早期に検出します。メンテナンスを予定的に行うことで、予期せぬダウンタイムを防ぎ、コストの最適化や設備の寿命を延ばすことが可能となります。

1. センサーによるリアルタイムデータ収集

ドローンに搭載されたセンサーが、設備や機械の温度、振動、音、圧力などのデータをリアルタイムで収集します。
ドローンは空から広範囲にわたってアクセスしにくい設備やインフラの状態を効率的に監視できます。例えば、風力発電機のブレードや、送電線、工場の屋外設備など、目視や人力での点検が難しい場所でも、ドローンが迅速にデータを取得できます。

2. データの解析と異常検知

収集したデータはAIや機械学習によって解析され、設備の正常な状態と比較されます。過去のデータや基準に基づいて、異常な動作や傾向が検知されると、問題が発生する可能性のある部位を特定します。例えば、振動が通常より大きい場合、部品が摩耗している兆候を示しているかもしれません。

3. メンテナンスのタイミングの最適化

解析結果を基に、故障の可能性が高い箇所や劣化が進行している箇所が特定されると、適切なタイミングでメンテナンスを実施することが可能になります。
この「予測メンテナンス」では、機器が完全に故障する前にメンテナンスが行われるため、計画外のダウンタイムを最小化できます。たとえば、送電線の一部が過熱している兆候が見られた場合、発火やシステム停止を防ぐため、早期に修理が行えます。

具体的な事例とメリット

1. 送電線やパイプラインの点検

ドローンは長距離にわたる送電線やパイプラインの点検に非常に適しています。これらのインフラは人が点検するには多くの時間と労力が必要ですが、ドローンを使えば、短時間で広範囲を確認でき、異常な電圧変動や漏れ、腐食を素早く特定できます。
事前に問題を発見できるため、予期しないトラブルを未然に防ぎ、修理コストを削減できます。

2. 風力発電機のブレード点検

風力発電機のブレードは定期的な点検が必要ですが、高所での作業やアクセスの難しさから、コストがかさみやすい場所です。ドローンを使用すれば、地上からブレードの状態を詳細に点検でき、ひび割れや摩耗を早期に発見できます。
これにより、ブレードの重大な損傷を防ぎ、高額な修理費用やダウンタイムを回避できます。

3. 太陽光パネルの点検

太陽光パネルの表面に異常がある場合、発電効率が低下します。ドローンに搭載された赤外線カメラを使用して、パネルの温度異常を検出し、不良箇所を特定することができます。
早期に修理すれば、効率の低下を防ぎ、エネルギー損失を最小限に抑えることができます。

予測メンテナンスのメリット

1. ダウンタイムの最小化

機器が故障してから修理を行う従来の「事後メンテナンス」と比べ、予測メンテナンスは故障を未然に防ぐことができるため、設備やシステムが突然停止するリスクを大幅に減らします。これにより、生産ラインの停止やインフラサービスの中断といった計画外のダウンタイムが回避されます。

2. コスト削減

突発的な故障が発生した場合、緊急の修理対応や部品交換は高額になることが多いですが、予測メンテナンスにより事前に問題を把握できれば、計画的に修理やメンテナンスを行うことで、修理費用や部品費用を抑えることができます。また、機器の寿命を延ばすこともできるため、長期的なコスト削減にも寄与します。

3. 安全性の向上

予測メンテナンスは、機器やインフラの状態をリアルタイムで監視するため、問題が深刻化する前に対応できます。これにより、事故や設備の大規模な故障を防ぎ、安全性を確保することができます。特に危険な現場や高リスクなインフラにおいて、人的被害や大規模なトラブルのリスクを軽減します。

「ドローンを使った「予測メンテナンス」でコストの最小化を図る」まとめ

ドローンを使った予測メンテナンスは、リアルタイムで機器や設備の状態を監視し、故障が発生する前に適切なメンテナンスを実施する手法です。これにより、ダウンタイムを最小限に抑え、コスト削減を実現し、設備の安全性を向上させることができます。ドローン技術の進化により、これまで人が点検しにくかった場所でも迅速かつ正確なデータ収集が可能となり、インフラや産業の運用において大きな利点をもたらしています。

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