予知保全とは、設備の状態をリアルタイムで監視し、稼働データを収集し、データ分析や機械学習モデルを組み合わせることで、潜在的な故障を事前に特定し、メンテナンスを計画する戦略です。通常のメンテナンスよりも効率が高く、予期せぬダウンタイムを削減し、メンテナンスコストを削減します。バッテリーシステムでは、セル温度、電圧、内部抵抗などの指標の傾向分析、AIやデータ駆動型モデルによる劣化速度や故障確率の予測、そしてリアルタイム警報システムによる早期警報の発動などにより、予知保全を実現し、熱暴走などの安全リスクを未然に防ぎます。
