設備が壊れてから修理する「事後保全」は、突発的な生産停止を引き起こし、大きな損失につながります。定期点検による「予防保全」は過剰メンテナンスのコストがかかります。AIによる「予知保全」は、この両方の課題を解決します。
設備に取り付けたセンサー（振動・温度・電流・音響等）のデータをAIがリアルタイムで分析し、「いつもと違うパターン」を検知します。故障の兆候を数日〜数週間前に予測し、最適なメンテナンスタイミングを提案します。
計画外のダウンタイムが50〜70%削減され、保全コスト全体でも20〜30%の削減が実現します。さらに、設備の寿命延長にもつながるため、設備投資の最適化にも寄与します。