設備トラブルは、ある日突然起こるように見えて、実はその前から小さな“兆候”を出し続けています。
温度のわずかな上昇、停止回数の増加、アラームの頻発──こうした変化は、すでにSCADAの履歴データとして現場に蓄積されているケースがほとんどです。
しかし多くの工場では、SCADAは「今の状態を見るための装置」にとどまり、過去データを活かした故障予測まで踏み込めていません。
本記事では、AIや高度な解析ツールを導入する前段階として、SCADA履歴データを使って未来の故障を予測する考え方を解説します。
「データはあるが活用できていない」現場に向けた、現実的な第一歩です。
なぜSCADAの履歴データが「予知保全」の鍵になるのか
SCADAは本来、設備の状態を「監視する」だけでなく、「記録する」ための仕組みでもあります。
日々蓄積されているトレンドデータやアラーム履歴、稼働ログは、設備が正常な状態から異常へ移行していく過程を正確に映し出しています。
予知保全というとAIや高度な解析技術を想像しがちですが、その前段階として重要なのが、すでに現場に存在しているSCADA履歴データを正しく理解し、読み解くことです。
ここでは、SCADAにどのようなデータが蓄積されており、それがなぜ未来の故障予測につながるのかを整理します。
SCADAに蓄積されているが、使われていないデータの正体
SCADAシステムは、設備の状態を監視・記録するために大量のデータを日々蓄積しています。代表的なものが、アナログ値のトレンドデータ、設備の稼働・停止ログ、操作履歴、そしてアラーム履歴です。これらは本来、設備の状態変化を時系列で把握できる非常に価値の高い情報ですが、多くの現場では「記録されているだけ」で終わっています。
理由の一つは、SCADAがリアルタイム監視を主目的として導入されてきた点にあります。画面上で異常を確認し、対応することが優先され、過去データを体系的に分析する文化が根づいていないケースが少なくありません。また、履歴データが設備ごと・ラインごとに分断されており、全体像を俯瞰しづらいことも活用を妨げる要因です。
しかし、これらの履歴データは「故障の直前だけを見る」ものではなく、「正常時から壊れるまでの変化」を捉えるための材料です。SCADAに眠るこの情報を整理し直すことで、予知保全への扉が開きます。
設備は突然壊れない｜故障前に必ず現れる兆候
設備故障は突発的に起こるように見えますが、実際には多くの場合、事前に小さな異変が積み重なっています。例えば、モーターの電流値がわずかに上昇し続けていたり、停止から再起動までの時間が徐々に長くなっていたりといった変化です。これらは単体では見過ごされがちですが、履歴として並べると明確な傾向として現れます。
SCADAのトレンドデータを時系列で確認すると、「いつもと同じ運転」をしていない瞬間が必ず存在します。また、アラーム履歴を見返すと、本格的な故障が起きる前に、同じ種類の警告が断続的に発生しているケースも少なくありません。これらは故障の“原因”ではなく、“前触れ”として捉えることが重要です。
予知保全の本質は、完璧に未来を当てることではなく、「おかしいことに早く気づける状態」を作ることです。SCADA履歴データは、その気づきを得るための最も身近な情報源だと言えます。
AI以前にやるべき「履歴データの見方」を変える
近年、AIによる予知保全が注目されていますが、実際の現場では「AIを入れたが使いこなせない」という声も多く聞かれます。その原因の多くは、AI以前の段階であるデータの整理と理解が不十分な点にあります。SCADA履歴データをどう見るか、その視点が定まっていないまま高度な分析に進んでも、成果は出にくいのが現実です。
まず重要なのは、正常時の状態を把握することです。正常運転時の平均値や変動幅を知ることで、「どこからが異常なのか」という基準が生まれます。その上で、故障やトラブルが発生した時期のデータを重ね合わせることで、共通する変化を見つけ出せます。これは特別な解析ツールがなくても、SCADAの履歴機能だけで実施可能です。
こうした地道な分析を積み重ねることで、将来的にAIを導入する際の精度も大きく向上します。SCADA履歴データの活用は、予知保全の“準備運動”であり、最も確実な第一歩なのです。
SCADA履歴データでできる故障予測の具体例
SCADAに蓄積された履歴データは、正しく切り取ることで「未来の異常」を示すサインとして活用できます。
ここでは、特別なAIや解析ソフトを使わずに実践できる、現場目線の故障予測アプローチを紹介します。
重要なのは、数値を細かく追いすぎることではなく、「変化の傾向」に気づく視点を持つことです。
トレンドデータから読み取る「いつもと違う動き」
SCADAのトレンドデータは、設備状態の変化を最も分かりやすく示す情報です。温度、電流、圧力、回転数などの数値は、正常時には一定の範囲内で推移します。しかし、故障が近づくにつれて、この「当たり前の動き」が少しずつ崩れていきます。
例えば、ピーク値自体は基準値内であっても、平均値がじわじわ上昇していたり、変動幅が以前より大きくなっている場合、それは内部摩耗や負荷増大の兆候かもしれません。リアルタイム画面では見逃されがちなこうした変化も、履歴を並べて見ることで明確になります。
予知保全の第一歩は「異常値を探す」ことではなく、「いつもと違う傾向を見つける」ことです。トレンドデータを日・週・月単位で比較するだけでも、故障予測に役立つヒントが見えてきます。
アラーム履歴に現れる“本番前の警告サイン”
多くの現場では、アラームは「鳴ったら対応するもの」として扱われ、履歴を振り返ることはほとんどありません。しかし、故障に至った設備のアラーム履歴を遡ると、本格的な停止の前に同じ種類の警告が断続的に発生しているケースがよく見られます。
これらのアラームは、単体では軽微な注意喚起に過ぎませんが、回数や発生間隔に注目すると重要な意味を持ちます。以前は月に1回だったアラームが週に数回発生するようになっている場合、それは設備状態が確実に変化しているサインです。
SCADAのアラーム履歴を「結果」ではなく「過程」として捉えることで、保全活動は事後対応から予防対応へと変わります。アラームは故障の合図ではなく、未来を知らせるメッセージだと考えることが重要です。
稼働・停止ログから見える故障リスクの兆候
稼働時間や停止回数といったログデータも、故障予測において非常に有効です。例えば、停止から復旧までの時間が徐々に長くなっている場合、内部部品の劣化や調整不良が進行している可能性があります。また、短時間の停止が頻発するようになった設備は、完全停止に至るリスクが高まっていると考えられます。
これらのログは、単に「止まった回数」を数えるだけではなく、停止のパターンを見ることが重要です。特定の時間帯や負荷条件で停止が集中していないかを確認することで、原因の切り分けがしやすくなります。
SCADAの稼働ログは、設備の“体調記録”のようなものです。日々の変化を蓄積して見ることで、突然の故障ではなく「予測できる異常」として捉えられるようになります。
よくある失敗｜データはあるのに予測できない理由
SCADAを導入し、履歴データも蓄積されている。それにもかかわらず「故障予測につながらない」と感じている現場は少なくありません。
その原因は、データ量や分析技術の不足ではなく、データの扱い方と考え方にあるケースがほとんどです。ここでは、予知保全がうまく進まない現場に共通する代表的な失敗パターンを整理します。
データが設備・システムごとに分断されている
SCADA履歴データ活用で最も多い失敗が、データの分断です。設備ごと、ラインごと、あるいはPLCごとにデータが別々に管理されており、全体像を横断的に見られない状態になっています。この状況では、個々の設備の異常は見えても、「なぜその異常が起きたのか」「他設備との関係性はあるのか」といった本質的な分析が困難になります。
例えば、ある設備の停止が別の工程の負荷変動と連動している場合でも、データが分かれていれば気づくことはできません。SCADAの履歴データは、単体で見るのではなく、関連する設備や工程と並べて初めて意味を持ちます。
予知保全を実現するためには、まず「どのデータを、どの単位で、どう関連づけて見るか」を整理する必要があります。分断されたデータのままでは、いくら記録しても未来は見えてきません。
グラフを「眺めるだけ」で終わっている
SCADAのトレンド画面は、視覚的に分かりやすく、多くの現場で日常的に使われています。しかし、その使い方が「今どうなっているかを見る」ことにとどまっている場合、履歴データは活かされません。グラフを眺めるだけでは、異常の兆候を体系的に捉えることは難しいのです。
重要なのは、見る視点を決めることです。例えば「正常時の平均値と比べてどうか」「1か月前と傾向は変わっていないか」「変動幅は広がっていないか」といった基準を持つことで、グラフは分析ツールへと変わります。基準がない状態では、異常かどうかの判断が人によってばらつき、属人的な運用になりがちです。
予知保全においては、グラフそのものよりも「どう判断するか」が重要です。履歴データを意思決定に使う視点がなければ、SCADAは単なる監視装置にとどまってしまいます。
AIや高度分析を先に導入してしまう
近年、「AIで予知保全」という言葉が注目される中で、十分な準備がないまま高度な分析ツールを導入してしまうケースも増えています。しかし、現場のデータが整理されていない状態では、AIは正しい判断ができません。その結果、「期待した成果が出ない」「使いこなせない」という失敗につながります。
AIは魔法の道具ではなく、あくまで過去データの延長線上でパターンを見つける仕組みです。正常時と異常時の違いが人間にも説明できない状態では、AIに任せてもブラックボックス化するだけです。まずはSCADA履歴データを使って、人の目で「怪しい動き」を理解することが欠かせません。
予知保全は段階的に進めるものです。SCADA履歴データの整理と基本的な分析を飛ばしてしまうと、遠回りになる可能性が高いと言えるでしょう。
SCADAWORXが考える「現実的な未来故障予測」
未来故障の予測は、いきなり高度なAIや複雑なモデルを導入することではありません。
重要なのは、SCADA履歴データ・現場の知見・運用設計を組み合わせ、“気づける仕組み”を段階的に作ることです。
SCADAWORXは、現場で実装・運用できる現実解にこだわり、予知保全を「続けられる仕組み」として設計します。
AIの前に必要な「データの整流化と基準づくり」
未来故障予測を成立させるために最初に行うべきことは、データの整流化です。これは、SCADA履歴データを分析しやすい形に整理し、判断の基準を明確にする工程を指します。多くの現場では、データは存在していても、単位や周期、欠損の扱いがバラバラなまま蓄積されています。この状態では、どれほど高度な分析を行っても、信頼できる結果は得られません。
SCADAWORXでは、まず正常時の状態を定義します。平均値やばらつき、運転条件ごとの傾向を整理し、「どこまでは正常で、どこからが異常なのか」を数値として共有可能な形にします。これにより、現場担当者の感覚に依存しない判断軸が生まれます。
この基準づくりは地味な作業ですが、予知保全の精度を大きく左右します。AIはこの土台があって初めて力を発揮します。
SCADAデータと現場知識を組み合わせた予測設計
SCADA履歴データだけでは、すべての故障を説明できるわけではありません。設備の使われ方や運転の癖、過去のトラブル履歴といった現場知識を組み合わせることで、初めて「意味のある予測」になります。数値だけを見て判断するのではなく、人の経験をロジックに落とし込むことが重要です。
例えば、「この設備は夏場にトラブルが増える」「この工程の後に負荷がかかりやすい」といった情報は、データ単体では見えにくいものです。SCADAWORXでは、保全担当者へのヒアリングや運用フローの確認を通じて、こうした知見を分析条件に反映します。
このアプローチにより、ブラックボックス化した予測ではなく、「なぜそう判断したのか」を説明できる仕組みが実現します。これは、現場で使われ続ける予知保全において欠かせない要素です。
スモールスタートで始める予知保全の実装ステップ
未来故障予測を成功させるためには、最初から全設備を対象にしないことが重要です。SCADAWORXでは、スモールスタートを基本方針としています。まずは一つの設備、一つの指標、一つのアラームに絞り、効果を確認しながら段階的に広げていきます。
例えば、故障頻度が高い設備の電流値や温度データに着目し、「どの変化が危険信号なのか」を明確にします。そこで得られた知見を横展開することで、無理のない形で対象範囲を拡大できます。この方法であれば、現場の負担を抑えつつ、確実に成果を積み上げられます。
予知保全は一度作って終わりではありません。運用しながら改善を重ねる仕組みこそが、現場に根づくDXを実現します。
まとめ｜未来故障は「突然」ではない
設備故障は突発的に起きるように見えて、その多くは事前に小さな兆候を発しています。
温度や電流のわずかな変化、アラームの増加、稼働ログの乱れ──これらはすべて、SCADAの履歴データとして現場に蓄積されています。
予知保全を実現するために、最初からAIや高度な分析を導入する必要はありません。
まずはSCADA履歴データを正しく整理し、「正常」と「いつもと違う状態」を見分けられる仕組みを作ることが重要です。その積み重ねが、結果として未来故障の予測精度を高めていきます。
SCADAWORXは、現場で実装・運用できることを前提に、SCADA履歴データを活かした現実的な予知保全を支援しています。
未来故障は偶然ではなく、気づけるかどうかの問題です。気づくための仕組みづくりこそが、工場DXの本質と言えるでしょう。