要約
- 海洋石油・天然ガス産業では、オフショア回転機器の連続運転が生産効率を維持し、経費を最小限に抑えるために不可欠。
- 従来の保守アプローチは、反応型と時間ベースの手法がオフショア環境の課題に対処するのに十分でないことが多い。
- 人工知能（AI）と機械学習（ML）によって強化された予測保守は、リアルタイムおよび過去のデータを使用し、装置の故障を事前に予測することができる。
- このアプローチは、装置の信頼性向上、稼働時間の最大化、運用の中断削減につながる。
考察
予測保守の導入は、装置の信頼性と稼働効率向上に向けた重要な一歩である。AI/MLベースの予測モデル開発においては、データの質と完全性がプロジェクトの成功に大きく影響する。さらに、業界知識の重要性も強調されており、適切なサービスパートナーの選定やモデルの精度向上が必要とされている。今後は、データ品質の向上や適切な計装の重要性、ローテーティング機器に特化した知識構築、AI/MLソリューションの最新技術への適応が、予測保守プロジェクトの成功に向けた鍵となる。