事後保全は重要な取り組みですが、現代の技術進歩を考えると、さらなる可能性が広がっていると言えます。

特に、AIを駆使したインフラの内部可視化技術により、状態基準保全、時間基準保全、そして予知保全（PdM）が現実のものとなりつつあります。

これらの技術を活用することで、災害や事故の予防、そしてより早期の対応が可能になります。

状態基準保全

状態基準保全は、実際の設備や機器の状態を監視し、特定の条件が満たされた場合にのみメンテナンスを実施する方法です。非接触非破壊検査技術を用いて、機械の摩耗度合いや損傷の有無をリアルタイムで監視し、必要に応じてメンテナンスを行います。これにより、不必要なメンテナンスを避け、コスト効率を高めることが可能です。

時間基準保全

時間基準保全は、予め定められた時間間隔や使用時間に基づいてメンテナンスを行う方法です。一定期間ごとに、全ての機器や設備に対して一律にメンテナンスを実施します。この方法は計画的でシンプルですが、機器の実際の使用状況や摩耗度を考慮しないため、過剰または不足するメンテナンスにつながる可能性があります。

予知保全

予知保全は、データ分析や機械学習アルゴリズムを活用して、機器の故障を事前に予測し、故障が発生する前にメンテナンスを行うアプローチです。非接触非破壊検査技術で得られたデータを分析し、機器の将来の故障時期や状態の変化を予測します。予知保全により、メンテナンスのタイミングを最適化し、予期せぬダウンタイムを最小限に抑えることができます。