IoTが産業を定期保守から予知保全に移行

最初の産業革命以来、機械は製造会社の不可欠な部分になりました。 3世紀経っても、機械部品の衝突音や喧噪が聞こえない業界を見つけることはほぼ不可能です。

明らかに、機械なしで産業セグメントの存在を理解することはほとんど不可能です。それらを使用すると、生産される商品の品質が向上し、材料の無駄が減り、最も重要なこととして、あらゆる企業の生産率が向上します。また、エンドツーエンドのサプライチェーン全体を最適化し、混合、粉砕、製造、製造、組み立て、倉庫保管、ロジスティクス、流通などのすべての重要な産業活動に影響を与えます。

機械の状態が良好であれば、ワークショップや工場のセットアップの速度、精度、効率を向上させる貴重な資産になります。ただし、その劣化と故障により、企業は機器のダウンタイムやプラントのシャットダウンさえも目撃する可能性があり、その結果、需要条件を満たせなくなり、その後、経済的損失が発生します。

したがって、機械の中断のない継続的な機能と長期的な収益性のために、オペレーターが脆弱な機械部品を特定し、必要な修理を行うことを可能にする堅牢な検査と保守体制に従います。

メンテナンスには、是正、予防、時間の節約、リスクの軽減、および状態の改善の対策が含まれます。標準的な修理および保守手順は、以下のサブカテゴリに分類されます。

1）定期メンテナンス

2）予知保全

これらの両方のアプローチを簡単に見てみましょう：

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定期保守–事前に設計された検査体制

期限付きの技術者またはオペレーターに与えられる定期的なタスクは、スケジュールされたメンテナンス操作に組み込まれるマシンのパフォーマンスを最適化します。これらのタスクには、定期的な清掃、検査、調整、オーバーホール、およびプラントがダウンタイム状態になった後にしばしば伴う交換が含まれます。

定期メンテナンスの標準的な例は、定期的に機械の2つのスライドコンポーネント間に必要な給油です。

定期保守体制の目的は、機械が故障した後に修理される場合の事後保守を防ぐことです。機械装置全体を定期的に検査することで、資産の寿命を延ばし、企業は不要な修理や交換を減らしながら、長期間にわたってリソースと資産の割り当てを効率的に最適化できます。

ただし、定期メンテナンスを使用することにもいくつかの欠点があります。まず、定期的なメンテナンスを行うためには、業界全体をシャットダウンモードに保つ必要があり、企業の生産性に影響を及ぼします。さらに、装置全体を1回で検査および修理する必要があり、手作業に多くの時間を費やし、他の生産的な目的に使用できる貴重なリソースを消費します。

予知保全は、必要に応じて微調整や調整を行うことに重点を置いた概念であり、これらすべての課題を排除するはるかに優れた保全手法です。

予知保全–必要に応じて修理を実施するためのアプローチ

予知保全は、性能が低下する直前の機械や設備の修理に対応する予防保全戦略です。この手法では、機器の故障または故障は、その性能と状態に基づいて予測されます。その後、損傷を受けた特定の資産に対して必要な修理と交換が行われるため、装置全体をシャットダウンする必要がなくなり、継続的な生産のための運用が合理化されます。

定期メンテナンスよりも予知保全を使用する利点は次のとおりです。

A。 誤動作が発生する前に、予期しない故障を予測するのに役立ちます。これにより、マシンの可用性と稼働時間が向上し、資産の信頼性とマシンの使用率が向上します。

B。 予知保全では、労働者が検査と保守のために事前に計画された厳格な体制に従う必要がないため、より生産的な作業に利用できます。これにより、過度のメンテナンスによる無駄な時間を節約し、他の必要なタスクに作業者を利用できるようにすることで、運用コストも削減されます。

C。 また、装置全体の検査に費やされる時間を削減し、作業者の効率を最大化することで、サプライチェーン全体の効率を向上させます。

機械の故障を特定するために行われる予測は、さまざまな状態監視システムから収集されたデータの分析と、機器および機械のステータスとパフォーマンスに関する手法に基づいて行われます。このような大規模な産業用装置からのデータの取り込みと処理を可能にするそのようなテクノロジーの1つに、モノのインターネットの最先端テクノロジーがあります。

IoT –産業における予知保全のためのテクノロジーイネーブラー

モノのインターネットテクノロジーは、工場に設置された機器の動作とパフォーマンスに関する重要なデータを収集する高度でインテリジェントなセンサーデバイスを使用しています。データは一連のIoTインフラストラクチャを通過し、最終的にクラウドプラットフォームに保存されます。

保存されたデータは、分析およびデータ処理ユニットを介して処理できます。事前に入力されたしきい値と比較して、チェックされているパラメーターが許容範囲内にあるか、それを超えているかを判断します。これにより、技術者やオペレーターは、機械が工業規格に従って動作しているかどうかを判断し、面倒な検査作業を軽減できます。

機械の性能に関連する特定のパラメータの値が許容範囲を超えた場合、オペレーターはモバイル監視デバイスの通知を介してアラートを受け取り、故障する前に予防措置を講じ、影響を受けやすいコンポーネントの修理や調整を行うことができます。

さらに、資産に埋め込まれたさまざまなセンサーから収集されたデータをまとめて分析し、将来の推定される機械の故障に関する洞察、傾向、およびパターンを決定できます。その後、故障の可能性がピークに達したときに、それに応じて保守および検査タスクを計画できます。

したがって、IoTは、企業が自社のマシンと機器のステータスとパフォーマンスを監視し、それらを予測的に調整および維持するための状態監視システムとして機能します。

IoT –製造業の未来

予知保全の成長は、資産のダウンタイムと運用/保守コストの削減に対する業界の関心の高まりによって支えられています。予知保全の市場価値は、現在の40億ドルから2025年には123億ドルに、25.2％のCAGRで成長すると予想されています。

状態監視のイネーブラーとしてのIoTは、この成長に大きな役割を果たし、企業が保守業務に革命を起こすことを可能にします。

さらに、モノのインターネットのテクノロジーは、産業が人間と機械の相互作用と機械と機械の同期を改善することも可能にします。その結果、フロア活動が最適化され、製造が自動化されました。

したがって、IoTは、メンテナンス技術の最適化を可能にするだけでなく、設備総合効率の向上、プラント効率の向上、および生産率の向上という点で新しい可能性を提供します。