機械故障予測AI(CBM活用)

2025-07-04

AIが「もうすぐ故障」する機械と「故障理由」を教えてくれる:「機械故障予測AI」—製造業へも応用可能なCBM

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outlineソリューションのポイント

鉄道以外のさまざまな企業に対応した機械故障予測ソリューション

JR西日本ではすべての自動改札機、券売機、精算機に「機械故故障予測AI」を導入し、保守業務の効率化を実現。保守担当者は故障する確率が高い機械と、その故障理由が事前に分かり、保守の優先順位を適切に設定できる。

点検回数を約30%、故障発生件数を約20%削減

約300台の自動改札を対象として行った神戸エリアでの試行の結果、試行エリア外と比較して、総点検回数が約3割減、故障発生件数も約2割減を達成。少ない点検で故障発生も減らすという目標を達成。

JR西日本が自動改札機の保守用に開発した「機械故障予測AI」


JR西日本管内約2,000台の自動改札機で発生する年間7回/台の定期点検、年間2回/台の故障発生を減らすため。動作ログの分析から設備状態を予測し、1週間以内の故障確率と故障理由を推測するAIモデルを開発。

・故障時・異常発生時の稼働データがなくても導入可能

通常時の稼働データのみで、故障や異常が発生したときの稼働データがないケースでも、通常稼働時のデータよりAIモデルを構築し、異常を検知することも可能。

「故障予測AI」とは SUMMARY

週に一度の頻度でアップロードされる機器の稼働データをもとに、クラウド上で推論を実施し「1週間以内に故障する確率の高い機器」と「確立が高い根拠」を明示します。故障確率の高い順に機器が表示され、保守担当者はどの機械を点検・修理するべきか一目瞭然。保守業務の効率化につながり、点検回数を少なくするのと同時に故障件数も減らすことを可能にしました。

JR西日本ではすべての自動改札機、券売機、精算機に「機械故障予測AI」を導入し、CBM(状態基準保全:一定期間ごとにメンテナンスを行う「時間基準保全(TBM)」とは異なり、センサー等により設備の状態を監視し、状態に応じてメンテナンスを行う保全)による保守業務効率化を実現しています。

課題、解決策Use Cases & Effects

ソリューション開発の背景と課題

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JR西日本の営業エリアは、西は九州、東は新潟にまで及びます。その在来線管内に有する自動改札機の数は、約2,000台に上ります。 乗車券のチェックや回収など、1日約500万人のお客様にご利用いただいています。
自動改札機1台あたり、年7回の定期点検を実施していましたが、 年2回の故障( オンコール:駅係員によるサポートセンターへの故障対応依頼) が発生する 状況で 、当社では点検回数・故障発生件数の低減を図りたいという課題がありました。

・ CBM(状態基準保全)による課題解決

自動改札機1台ごとに計測される、券詰まり回数や切符搬送速度、切符読取不良回数など の稼働データと、故障履歴データの関連性を機械学習することで、自動改札機の故障を発生前に予測する「故障予測AIモデル」を構築しました。

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稼働データを週に1回アップロードし、クラウド上で推論を実行すると、7日以内に故障する確率をAIが予測し、故障確率が高い順に対象を機器を 一覧表示します 保守担当者は、保守現場等の端末のブラウザで確認でき 、故障確率が高い 機器から優先的に保守を実施できるようになりました

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独自に、機械学習の予測結果を読み解く機能も実装しAIが分析した故障確率を押し上げた要因も、個々の機器ごとに表示されます。故障確率の高い理由が点検前に分かり 、適切な保守が可能となります。

導入事例 FEATURES

導入における実績

2020年6月より約1年間、神戸エリアの自動改札機(約300台)にてCMBの長期試行運用を行い 、試行エリアとエリア外の1台あたりの点検回数・故障件数を比較すると以下の実績となりました。
・総点検回数 約3割減
・故障(オンコール)発生件数 約2割減
故障予測AIにより、 点検回数の削減と同時に 、故障発生件数も低減できることを実証しました。

応用事例

<個別設備故障予測>
JR西日本では自動改札機のほか、精算機、券売機にもCBMを 導入しています。 鉄道関連設備以外でも、動作ログデータが取得できる機器であれば、弊社導入実績と同様の課題解決が見込めます。
特に故障履歴等のデータを突き合わせることで、故障予測の精度を高めることができます。

<早期の異常検知>
製造ラインなど、常時稼働が 前提の設備は、そもそも故障や異常の発生頻度が少ないという実態があります。このような場合では、稼働データから通常時の状態(データ関係性)を学習することで、異常状態の早期検知によるアプローチをご提案可能です

よくある質問


Q1:異常時の稼働データがなくても大丈夫ですか?
A1:通常時の稼働データのみからAIモデルを構築し、通常時とは異なる状態を検知条件とすることも可能です。

Q2:対象としたい機械はセンサが未設置です。センサ設置もお願いでき ますか?
A2:センサや設備も合わせたパッケージ販売はしておりませんので、基本的にはお客様にご用意いただく必要があり ます。なお弊社 の開発実績やノウハウから、故障予測を行うためにどのような センサを設置すべきか、 といったアドバイス は可能で すので、お気軽にご相談ください。

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