生産性・安全性・コストを大幅に改善するスマートメンテナンスとは
日本では少子高齢化により労働力不足が深刻化し、従来の人手依存型メンテナンスではインフラや工場設備を維持できなくなりつつあります。このような事態の打開策として、今、スマートメンテナンスが注目されています。
スマートメンテナンスとは
スマートメンテナンスとは、AI・IoTセンサー・ドローンなどの先端技術を使い、設備や建物の故障の兆候を事前に検知して保守する新しいメンテナンス手法です。従来の「壊れてから直す」「定期点検する」方式から、リアルタイム監視と故障予測による「止めない運用」へ移行することができ、ドローンやロボットを使うことで、人が入れない場所の点検をも可能にします。
具体的には、IoTセンサーで温度・振動・湿度・電流などを常時監視すること、AI分析により異常兆候を自動検知し、故障時期を予測すること、ドローンを使って高所・危険箇所の点検を安全に実施すること、ロボットを狭所・長距離の巡回点検に活用することなどがあります。
スマートメンテナンスを導入することにより、予期しない故障を防ぎ、設備の停止時間を大幅に減らしたり、必要な時だけ効率的に保全してメンテナンスコストを最適化したりすることができます。また、劣化を早期に把握し設備寿命を延長することや危険箇所の点検を自動化して安全性を向上させることにも役立ちます。
出典 国交省スマートメンテナンス市場規模
国内のスマートメンテナンス市場は、関連領域を含めると"数千億〜1兆円規模"の巨大市場に成長しており、2030年代にかけてさらに拡大が確実視されています。
富士経済の調査によると、画像解析、センシング、ドローン、ロボット、データ管理システムなどのインフラ維持管理の次世代技術市場は、2019年度の346億円から2020年度に400億円と増加しており、2035年度予測では2,773億円と2019年度比 で約8倍に急拡大すると見込まれています。また、矢野経済研究所の調査によると、設備の稼働監視、異常検知、予知保全などのスマートメンテナンス領域を含む工場デジタル化の市場規模は、2023年度で1兆7,670億円、2024年度は1兆8,420億円と予測されています。
日本よりDX化が進んでいる海外のスマートメンテナンス市場（特に予知保全・スマート保全領域）は、最新データでは2024〜2025年時点で約1.8〜2.2兆円規模に達しており、2030年代に向けて年率25〜30%の超高速成長が続くと予測されています。このような急成長の要因としては、IoT・AI・デジタルツインなどIndustry 4.0 の普及、製造業のダウンタイム削減ニーズ、風力・太陽光など再エネ設備の保守・運用の高度化、クラウド型保全プラットフォームの普及などがあります。
スマートメンテナンスの未来
スマートメンテナンスは、AI活用や人材不足を背景としてAI・IoT・ロボティクスを核に"予知保全が当たり前になる時代"へ進み、製造業・インフラ・エネルギー分野で急速に拡大していくでしょう。
AIが設備データを解析し、故障の兆候を自動検知する仕組みが標準化することで、従来の定期保全から状態基準保全、さらには予知保全へ完全移行し、故障前に対処することで、ダウンタイムが大幅に減少します。2030年には"壊れる前に直す"が世界標準になるかもしれません。
また、デジタルツインがメンテナンスの中心技術になり、設備の仮想コピーをクラウド上に構築することで、故障予測やシミュレーションにおいても、より現実に近い分析や予測が可能になります。現場に行かずに保全判断ができる時代になっていくでしょう。
スマートメンテナンスの導入によって得たデータを活用することで、保全サブスクのような新たなサービスが誕生することも考えられます。今後は、メンテナンスがコストから利益創出へと変化し、企業の競争力の源泉になっていくかもしれません。
【参考】
https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/gijyutu/content/001510876.pdf
https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3794
https://www.marketresearch.com/Bosson-Research-v4252/Global-Smart-Predictive-Maintenance-System-43409621/
https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/predictive-maintenance-market
https://www.yhresearch.co.jp/reports/1252936/smart-predictive-maintenance-system
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