FMEAとP-F曲線で資産信頼性と可用性を高める：実践ガイド

予期せぬ故障と計画外ダウンタイムに悩む組織にとって、故障モード影響解析（FMEA）は高い資産信頼性と可用性を達成する強力なツールとなります。

信頼性と可用性を正しく確保できれば、収益性への道は大きく開けます。

しかし、ここにおどろきの事実があります。

多くの組織・製造業者はこの道のりを決して歩まず、（納期通りに良品が顧客に届いているなら）下降スパイラルを「幸せに」続けています。

「あなたが語るその道のりはRCMだ！我々には高すぎる！」と悲鳴が上がります。

同じ製造業者たちは、廃棄製品の処理、新しいベアリングの購入、オイル漏れの清掃、機械修理、OEM（原器メーカー）の呼び出し、残業続きの人員確保には、常に時間（と予算）があるようです。そして年に一度、大げさなセレモニーとともに、リアクティブ保全の「英雄」に表彰を与えます。

うーん。

あなたは思うでしょう：「社内報に写真が載り、副社長から握手をもらえる——リアクティブ保全でプラントを守った英雄として？」

はい、そうなんです。でも、先に進みましょう。

良好な資産信頼性と高い可用性を達成するために、フルRCMスタディは必須ではありません。しかし、質の高いFMEA（故障モード影響解析）とそのアウトプット、そしてP-F（潜在故障から機能停止まで）曲線の適用が必要です。これにより、状態監視技術が適切な故障モードに、適切な検査頻度で焦点を当てられるようになります。

故障モード影響解析（FMEA）：物事の底（または頂点）にたどり着く

FMEAは、設計者、技術者、エンジニアが、重要資産やコンポーネントがどう故障しうるか、それが全体システムにどんな影響を与えるか、影響を緩和するために何ができるかを理解するのを助ける、一般的な分析ツールです。

FMEAの本質は、故障モードを理解し、その発生可能性を評価し、特定の保全アクション、再設計、あるいは「何もしない」（リスクが十分低い場合）でそれらを緩和することにあります。

FMEAには基本的に2つのタイプがあります。

ボトムアップ：資産の全コンポーネントをリストアップし、それぞれが故障しうるすべての方法を列挙します。「ハードウェアアプローチ」とも呼ばれます。手間はかかりますが、航空や原子力など、安全性と環境への影響が極めて大きい分野でよく用いられます。これらの分野では、予期せぬ資産故障を許容できません。

トップダウン：資産の「機能」から入ります（「機能的アプローチ」とも呼ばれます）。機能が分かれば、「どうすれば機能的に故障するか？」を問います。これにより故障モードに至り、影響と緩和策を探ります。トップダウンFMEAは、個々のコンポーネントすべてではなく、潜在的問題への最も重要な寄与要因に直接対処します。

また、FMECA（CはCriticality＝重要度）があり、数値リスクファクターを加味します。

FMEAとFMECAを包含する例を見てみましょう。

シンプルに、自動車のフロントワイパーを考えます。最初は一切チェックせず、運転中に故障させる前提とします。

機能	機能的故障	故障モード	潜在的影響	重大度	潜在的原因	発生頻度	検出モード	検出度	RPN
フロントガラスの雨と霧を除去（オンデマンド）	作動しない	ヒューズ切れ	豪雨時にフロントガラスをクリアできない	10	ワイパーの異物詰まり（過電流→ヒューズ切れ）	2	走行中の故障で発見	7	140

 

推奨アクション	責任者	目標日	実施済みアクション	SEV	OCC	DET	RPN
1. 毎走行前にワイパーの障害物を点検する 2. 予備ヒューズを携帯する	車両所有者	即時	車内にチェックリストと予備ヒューズを常備	10	2	2	40

 

ご覧の通り、アクション実施後にはリスク優先度番号（RPN）が低減します。

プラントでFMEAまたはFMECAを実施すれば、保全戦略が得られます。

保全戦略：固有信頼性を維持する

FMEAの主要アウトプットは保全戦略であり、主に「何をすべきか」の観点で示されます。これは時間基準交換、状態監視、設備再設計、故障発見タスク、点検、オーバーホールなど多岐にわたります。

保全戦略をさらに洗練し、後で実装するには、誰が、いつ、どのスペアで作業するかを決める必要があります。

ここで覚えておくべき重要なポイントがあります：

適切な保全を適切なタイミングで実施すれば、資産の固有信頼性を高いレベルで維持できます。正しく適切な保全だけでは、固有信頼性を初期能力以上に向上させることはできません——なぜならそれは内在的な特性だからです。

しかし、優れた保全戦略は、固有信頼性をあるべき高い水準に保ち続けます。

状態監視と状態基準保全：可用性こそ王道

状態監視（予知保全とも呼ばれる）戦術に焦点を当てましょう。これらのセンサー、データ、情報により資産の健全性を理解できるため、IIoT（産業用IoT）とインダストリー4.0の原動力となっています。

あらゆる瞬間の資産健全性を理解できれば、最もコスト効率の良い保全——状態基準保全（CBM）——を実行できます。

ここでも覚えておくべきポイント：

状態基準保全は、資産の信頼性（固有も含む）を改善しません。それがもたらすのは、組織目標にとって同等に重要な資産可用性です。計画外ダウンタイムを減らすだけで、可用性は高まります。

CBMは、資産の測定された健全性のみに基づき、修理または交換タスクを実行することです。資産やコンポーネントの潜在的・差し迫った故障の早期警告シグナルを与えてくれます。

しかし、状態監視技術を使うなら、どの頻度でデータを測定すべきでしょうか？

P-F曲線と検査間隔

まず、P-F曲線とは何か？故障モードが動き出してから、資産の健全性が時間とともにどう劣化するかを示す曲線です。

概念を以下の図で示します。

曲線の水平部分は良好な資産健全性です。この部分は、以下の保全ベストプラクティスで延ばせます：

• 資産設置
• 基礎と支持構造
• 資産潤滑
• 資産芯出しとバランシング
• 資産能力内での適正運転

しかし、故障モードが現れると、故障が始まったポイントがあります。まだデータ収集では不可視です。

そこから時間（または資産ストレスサイクル）が経過し、ポイントPに達します。

ポイントPは潜在故障を意味します。ここでは状態監視技術で潜在故障を検知し始められます。その後、資産健全性は緩やかに（または急速に）劣化し、ポイントF、機能停止に到達します。

つまり、あなたの資産にとって「おやすみ、さようなら」の瞬間です。

ゲームオーバー、リアクティブ保全の「英雄」を呼ぶ番です。

PとFの時間差をP-Fインターバルと呼びます。数秒から数十年まで、故障モードと資産次第で幅があります。

特定故障モードのP-Fインターバルは常に平均値であることを肝に銘じてください——統計的変動は常に存在します。

しかし、過去の故障、RCA（根因分析）、OEMデータなどからある程度の目安があれば、状態監視検査の間隔を設定できます。検査間隔の経験則として、期待されるP-Fインターバルの少なくとも半分が目安です。

重要なポンプの駆動側ベアリングが8mm/sで振動したら、あと3か月で焼き付くと分かっているとします。最低限、振動をどの頻度で測定すべきか？

検査・測定間隔 ≦ P-Fインターバル ÷ 2

これにより、その特定欠陥を期待されるP-Fインターバル内で捕捉できます（ただし多くの戦略家は、統計的変動を考慮し、保守的に汎用的に1か月間隔を推奨します）。

異なる状態監視技術では、P-Fインターバル中に得られる早期警告のレベルが異なることは広く認められています。下図を大まかな目安としてご覧ください。単一技術ですべての故障モードをカバーできるものはありません。

最良の戦略は、複数の状態監視技術を組み合わせることです。

処方保全への道のり

最後に、IIoTとインダストリー4.0の進展を踏まえ、処方保全への道のりを考察します。

 

処方保全（RxM）は、予知保全（PdM）が差し迫った故障を予測するだけなのに対し、Rxアナリティクスから運用と保全への成果志向の推奨事項を生み出そうとする点でユニークです。RxMはまだ初期段階ですが、多くの思想的リーダーが、信頼性と保全ベストプラクティスのネクストレベルになる潜在能力を検討しています。 www.plantservices.com (Sheila Kennedy)

 

「それって何？」という声が聞こえてきそうです。

予知保全の次のフロンティアが、処方保全です。

想像できますか？

センサー、ネットワーク、アルゴリズム、機械学習、AIが結合し、保全チームに「何を、いつやるべきか」を知らせ、信頼性を維持し可用性を高める。あるいは、潜在故障検知後に資産（回転数と負荷）をどう管理すれば残存耐用寿命を延ばせるかさえ教えてくれる。

未来の保全戦略は、流動的で変更可能で、テクノロジーと人間が構築したFMEA、P-Fインターバル、OEMトラブルシューティングガイドによってインテリジェントに情報提供されます。

まだそこまで到達していませんが、来つつあります……

次にお読みください：保全におけるIIoT総合ガイド