デジタル世界でのメンテナンス

ボッシュレックスロスのリチャードチェンバレン

今日の非常に競争の激しいグローバル市場で事業を行っているメーカーにとって、予期しないダウンタイムは重大な課題であり、多くの場合、コストの上昇、注文期限の遅れ、さらには評判の問題につながります。 ボッシュレックスロスのリチャードチェンバレンとして メンテナンスへの予測的アプローチを採用することが稼働時間を最大化するための鍵であり、インダストリー4.0が製造環境を変革する今こそ、設計エンジニアが機械のダウンタイムを削減し、一貫したレベルの効率を確保するためのデジタルソリューションに目を向けるときです。

メンテナンス関連のダウンタイムはメーカーにとって長い間課題でしたが、予知保全のプロセスは、高価な施設のダウンタイムのリスクを軽減するための有用なツールになりつつあります。状態監視に基づいて、重要なコンポーネントにはセンサーが取り付けられており、各コンポーネントには、操作手順と過去の値の経験に基づいたセンサー信号とアラームの上限値と下限値がプログラムされています。実際には、これにより機械の状態に関する洞察が得られ、製造業者は重要な機械のコンポーネントをいつ交換するかについて、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができ、完全な機械の故障を回避できます。

インダストリー4.0の登場により、最新のテクノロジーにより、この機器メンテナンス機能が真に予測的なアプローチに移行しています。戦略的に配置されたセンサーを介して利用されたデータを利用して、工場のフロアに簡単に組み込むことができる新しいデジタルソリューションは、機械の健全性と知識に基づいて、はるかに信頼性の高い予測と推奨事項を生成します。リアルタイムデータを解釈するデジタルソリューションは、予測的な管理手段の実装を容易にし、最終的にダウンタイムを削減します。

そのことを念頭に置いて、ビッグデータを収集できる手段をインストールするだけでは不十分です。設計エンジニアは、デジタルソリューションの力と人間の知性の力を組み合わせる必要があります。

データを中心に置く

インダストリー4.0全体の広範囲にわたる可能性を見るときと同じように、デジタルムーブメントはそれ自体で結果を達成することはできません。本質的に、それは知性、つまり人間の知性と組み合わせる必要があります。実際には、センサーのネットワークを介して利用されるデータを有用なものにするために、データを視覚化し、評価し、それに基づいて行動する必要があります。

これを行う1つの方法は、Bosch Rexrothによって開発されたツールであるActiveCockpitを使用することです。これにより、製造施設の関連データの収集、処理、および視覚化が簡単になります。重要な機械から収集された複雑なデータを戦略的に配置されたセンサーを介して変換し、ユーザーフレンドリーなビジュアルでリアルタイムに提示することにより、製造現場でより迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。これは、インストールが完了すると、システムとプロセスを調査結果に沿って調整し、具体的な結果を即座に達成できることを意味します。

それを実現するために、アルゴリズムと数学モデルが常に舞台裏で活躍しています。これらはビッグデータを最大限に活用するために作成されているだけでなく、巨大なコンピューティング能力と組み合わされて、ソフトウェアがデータをそれ自体に使用できるようにし、パターン、経路、予測を接続して、工場のフロアにいる人々が使用できるように視覚化します。一度行動を起こせば、機械学習を通じて継続的な改善を促進するために変更を評価できます。

インダストリー4.0時代の予知保全

そのため、ビッグデータの存在を利用して最大の競争力を維持するためにメーカーをサポートするテクノロジーが進化しても、メーカーがこれらのインダストリー4.0の開発を実装する主な推進力は変わりません。つまり、コストの削減、品質レベルの向上、生産量の増加です。

コンポーネントが完全にネットワーク化および接続されてパフォーマンスの制御と可視性が向上する工場フロアでは、予知保全のためのヘルスインデックスプログラムに変換できます。本質的には、資産の健全性や、より広範な接続された工場への影響などの要因を考慮して、コンポーネントを最適なタイミングで交換できるため、スムーズで効率的な運用フローが常に維持されます。

このアプローチの重要な利点の1つは、障害の検出と予測の機能の精度です。統計的には、特定のケースで、偶然に障害を検出する確率はわずか13％であり、専門家による人間の監視によって43％に増加します。ただし、それを機械学習と組み合わせると、障害検出が95％まで加速します。

自己学習アルゴリズムと予知保全ソフトウェアを組み込んだレックスロスのODiNシステムは、接続された機械のヘルスインデックスを提供できる実用的なソリューションです。機械の状態を示すことで、メーカーは一貫したレベルの生産性を維持し、予期しないダウンタイムの発生を減らすために必要な洞察を備えています。

全体像を把握する

これらのデジタルソリューションの影響を最大化するには、設計エンジニアがインダストリー4.0を施設に組み込む方法を正確に計画することが重要です。ここで、施設が段階的なアプローチを選択する場合でも、完全なデジタルオーバーホールを選択する場合でも、デジタルテクノロジーは非常にスケーラブルであり、最も複雑な本番環境にも対応できることを覚えておくことが重要です。

おそらく最も部品の摩耗や予期しない故障が発生しやすいレガシー機械でさえ、インテリジェントなセンサー、制御、およびドライブに対応するように機器を適合させて包括的な予測分析の基礎を形成することにより、デジタルの未来に合わせることができます。エンドツーエンドのシステムに接続すると、機械学習による予知保全のプロセスが完全に支援されます。

Bosch Rexrothなどのサプライヤーと協力することで、このような移行が容易になり、計画から実装まで、デジタルトランスフォーメーションの各フェーズがサポートされます。したがって、データの活用と視覚化によりソフトウェアがよりスマートになり、工場がよりインテリジェントになると同時に、メンテナンスへの真にプロアクティブなアプローチが促進され、運用がより効率的に実行され、より一貫したレベルの品質と出力が提供され、最終的に今日の収益性と競争力が最大化されます。 -変化するグローバル市場。

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このブログの作成者は、BoschRexrothのRichardChamberlainです