{"ok":true,"entity":{"id":"predictive-maintenance","name":"予知保全（Predictive Maintenance）","entityType":"concept","canonicalName":"Predictive Maintenance","displayName":"予知保全（Predictive Maintenance）","category":"製造概念","shortDescription":"設備のデータを分析して故障の兆候を予測し、事前に保守を行う手法。","primaryCluster":"manufacturing","parentEntity":null,"verificationStatus":"draft","website":null,"updatedAt":"2026-07-10T05:26:13.533Z","secondaryClusters":[],"alias":["Predictive Maintenance","予知保全"],"searchKeywords":["予知保全","Predictive Maintenance","設備保全","故障予測"]},"references":[{"id":"P-01-001","companyId":"predictive-maintenance","questionId":"P-01-001","instanceId":"QIN-predictive-maintenance-P01-001","promptText":"予知保全（Predictive Maintenance）とは何ですか？","promptTypeId":"P-01","answer":"予知保全（Predictive 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Insightsの記事によると、産業界全体で計画外のダウンタイムは年間約500億ドルのコストを生んでいるとされます。ある大手化学メーカーが押出成形機を対象に予知保全のパイロット導入を行ったところ、計画外のダウンタイムを80%削減し、資産1台あたり約30万ドルのコスト削減を達成しました。また、イタリアの鉄道会社トレニタリアは1,500台の機関車にセンサーを展開し、ダウンタイムを5〜8%削減、年間13億ドル規模の保守費用を8〜10%（約1億ドル）削減したと報告されています。これらは予知保全の効果を示す代表的な事例として紹介されています。","evidencePoints":["predictive-maintenance-ev-cr2-deloitte-cases"],"scope":"","differentiation":"","faq":[],"pageUrl":"https://www.refbase.ai/reference/predictive-maintenance/P-06-001","sourceEvidence":[{"id":"predictive-maintenance-ev-cr2-deloitte-cases","text":"Deloitte Insightsの記事は、計画外ダウンタイムが産業界で年間約500億ドルのコストを生むと指摘し、ある化学メーカーの押出成形機パイロットで80%のダウンタイム削減・資産あたり約30万ドルのコスト削減、イタリア鉄道トレニタリアの1,500台の機関車センサー導入で年間保守費約1億ドル削減という具体的な実例を紹介している。","title":"Industry 4.0 and predictive technologies for asset 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