製造業の予知保全・センサーデータ活用書類をAIで整理する方法
予知保全は振動・温度・電流などのセンサーデータで設備の異常予兆を検知し、壊れる前に保全する考え方です。AIを使って予知保全の導入計画・異常判定基準・保全トリガー設計を体系化できます。
予知保全導入計画書を整理するプロンプト
以下の情報をもとに、製造設備への予知保全（CBM）導入計画書を
整理してください。
【対象設備と現状】
対象設備: 主力NC旋盤（機齢12年・月産4,000個の主要ボトルネック設備）
現在の保全方式: TBM（時間基準保全）
→ 3ヶ月ごとの定期点検・1年ごとのオーバーホール
現状の問題:
・過去2年で突発故障が3件（合計ライン停止 28時間）
・故障はすべて「主軸ベアリングの摩耗」が原因
・定期点検では異常を検知できず、突発故障に至った
予知保全の導入方針:
・主軸ベアリングの振動データを常時監視
・振動センサー（加速度センサー）をスピンドル部に設置
・異常振動の閾値を超えたらアラートを発報→計画的に保全実施
・目標: 突発故障ゼロ・保全コスト20%削減
出力形式:
・「予知保全導入計画書（目的 / 対象設備 / センサー仕様 /
アラート条件 / 対応フロー / 期待効果）」
・「振動データの正常範囲と異常判定閾値設計の考え方
（周波数分析の基礎・ベアリング故障の振動特性）」
・「予知保全アラート発生時の対応手順書
（Level1: 観察強化 / Level2: 計画停止・点検 / Level3: 緊急停止）」
・「予知保全の効果測定指標（突発故障件数・MTBF・保全コスト）」
・「経営層向け予知保全投資の費用対効果試算書」
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