予知保全とは、設定されたスケジュールや特定の故障への対応ではなく、機械の実際の状態に基づいてアセット（機器）の修理作業をスケジューリングするシステムです。アセットにデータを生成するセンサーがより多く搭載されるようになったことで、運転状況に関する履歴データが指数関数的に増加しており、それと故障データとを組み合わせることはIoTプラットフォームにおける中核能力になってきています。

予知保全の実装は、データ収集、分析、アクションの体系的なプロセスを伴います。以下のステップに従うことができます：

1. 接続性とデータ収集

   • 予知保全は信頼性の高いアセット（機器）データをいかに集めるかにかかっています。メーカーは重要な機器にIoTセンサーを配備して、振動、運転速度、温度、音響放射、モーター電流などの動作パラメータに関するリアルタイムデータを収集する必要があります。
   • これらのデータの収集と統合は、CumulocityなどのIoTプラットフォームの役目です。データはプラットフォームを介してクラウドセンターまたはエッジコンピューティングシステムに送信され、保存と処理が行われます。

2. データ統合

   • センサーデータは、過去のメンテナンス記録、MESからの運用データ、ERPデータなど、他の関連データソースと統合する必要があります。その後、データはAIアルゴリズムで使用するためにクリーニング、正規化、フォーマットされる必要があります。事前構築されたAPIやカスタムAPIを通じて様々なソースからデータを取り込むことができるIoTプラットフォームは、この処理を促進できます。

3. AIモデルのトレーニングと展開

   • ライブデータストリームを継続的に監視するために、またリアルタイムの洞察を提供するために、トレーニングされたAIモデルはIoTプラットフォームに再展開されます。

4. 実用的なインテリジェンスの生成

   • アラート: システムは潜在的な故障が予測された際に、メンテナンスチームに対してアラートと通知を生成します。
   • ダッシュボードと可視化: 直感的なダッシュボードは機器の健全性スコア、残存有効寿命の推定値、推奨アクションを表示し、情報に基づいたタイムリーな意思決定を可能にします。

5. 継続的改善

   • オペレーターやメンテナンスチームからのフィードバック（予測された故障の確認や新しい故障モードの特定など）は、AIモデルを継続的に改良し再トレーニングするために使用され、時間の経過とともに予知保全プログラム全体の精度と有効性を向上させます。