次代を創る「スマートビル・スマートシティ」：その13「7.スマートメンテナンス」

7. スマートメンテナンス

　本章では、建物や機械にセンサーを設置してリアルタイムに状態に関するデータを収集し、分析することで、メンテナンスの必要性を予測したりメンテナンスしたりする手段を「スマートメンテナンス」と表す。なかでも建物のエスカレーター、冷暖房・換気などの空調システム、トイレ、貯蔵室などにセンサーを設置して行うビルのスマートメンテナンスに焦点をあてる。
　従来型のメンテナンスは、故障してはじめて行われる事後保全、もしくは実際の設備の状態にかかわらず故障の発生前にメンテナンスを行う予防保全を中心に行われてきた。事後保全は施設設備に不具合が発生した後、修理することを指す。一方、予防保全は、リストに沿って定期的に実施される保守作業で、毎月など定期的に設備を検査する。事後保全には設備の使用停止やその後のビルへのマイナス評価などの逸失利益が生じる恐れがあり、予防保全には専任の保守チームが必要で時間も費用もかかる。
　スマートメンテナンスは、センサーの情報に基づき、建物設備の故障が避けられない証拠がある場合、望ましくない事故の未然防止をビル管理者に提案する。スマートメンテナンスは、センサー必要性を予測するセンサーにより建物の健全性と実用性を保ちながら、設備の停止によるテナントの不満を低減できるなど、そのメリットは大きい。

修繕および予防メンテナンスとスマートメンテナンス

表 32　修繕および予防メンテナンスとスマートメンテナンス

7.1. スマートメンテナンスの定義：

　メンテナンスは、必要なタイミングの時だけに行うことが費用対効果を高めるために肝要である。予防保全では、設備の修理が頻繁に行われるため、維持費がかさむ。一方、修繕が必要な時までメンテナンスを延ばせば、設備の性能を一定以上に戻すためのコストが嵩む。スマートメンテナンスは、設備からのリアルタイムデータに基づいており、メンテナンスが必要な最適な時期を特定する。

図 52　故障兆候時点でメンテナンス時期を特定するスマートメンテナンス

　スマートメンテナンスは状態の分析・把握が含まれる。従来は、現地を定期的に訪問する検査担当者によって行われてきた。
　データ分析の進歩は、スマートメンテナンスの普及に向けた鍵となる。建物に設置された多数のセンサーから得られる大量のデータを処理・分析し、設備の状態を把握し、使用パターンを測り、故障を予測できるようになる。 Amazon Web センサーvicesやMicrosoft Azureなどが比較的安価なデータ分析機能を提供しているため、スマートメンテナンスサービス業者はこれらを利用して、機械学習などの高度な技術を使用してセンサーから収集したデータを処理することができる。
　24時間365日の監視も、特にバッテリー寿命の点で進化したセンサーの開発が可能にした。 チップやセンサー、通信モジュールを建物設備に組み込むことで、過去には得られなかったデータの収集が可能になっている。 長期にわたりセンサー機器のコスト低減と人件費の緩やかな上昇により、建物の管理者の人による物理的な検査に代わり、センサーを使うようになった。

図 53　建物のスマートメンテナンス活用の流れ

7.2. 各国政府が進めるスマートメンテナンス：