IoTセンサーで保全を変革：予知保全エクセレンスへの道

保全は変わりつつあります。急速に。

予知保全はほぼ毎時間のように進化しています。

世界の他の分野と同様、保全も今、一度に接続され、相互接続されています。センサーが産業界のあらゆる場所に猛スピードで広がっています。

ボルト、アンペア、ゼロとイチが、数百万、数兆本のケーブルと無線接続を通じて行き交い、データ、情報、そして価値を、運用卓越性を求める現代組織に届けています。

モノのインターネット（IoT）は今、産業化（IIoT）し、第4次産業革命——インダストリー4.0——を私たちの目の前で推進しています。

Internet of Thingsとは、世界中のあらゆるオブジェクトがインターネットに接続される可能性を持ち、それ自体または他の接続オブジェクトを通じてデータを提供し、実行可能な洞察を導き出すビジョンである。 Enterprise IoT: A Definitive Handbook by N. Balani

従来の保全は、推測、憶測、ベンダー推奨だけでなく、資産健全性とパフォーマンスに基づくインテリジェントな意思決定を行う、情報駆動型、データ駆動型、デジタル、動的な戦略へと進化しています。

重要な資産データは機械学習アルゴリズム、予測モデル、クラウドベースのソフトウェアに送られ、インテリジェントな意思決定プロセスを自動化し、最終的に資産信頼性と可用性を高める確率を向上させます。

そしてIoTセンサーは、そのインテリジェンスの鍵となります。

保全インテリジェンスは、あなたの組織の手の届くところにあります。

IIoT、どこから始めるか？

人気クラフトビールの小規模製造業者であれ、多国籍石油化学プラントであれ、IoTセンサーと予知保全（PdM）は今や利用可能です。もはや大規模・グローバル・資金豊富な大企業の専有物ではありません。

ハードウェアとソフトウェアは、すべての組織にとって手頃でアクセス可能になりました。

インテリジェントな意思決定とリアルタイムデータ分析を求める資産集約型組織なら、今すぐ予知保全への道を始めましょう。競争優位性はあなたのものになります。マッキンゼー*によると、2025年までにIoTが米国工場にもたらすプラスの経済効果は1.2兆〜3.7兆ドルに達するとされています。

これは無視できません。

Googleトレンドにおける「予知保全」の着実な上昇

予知保全——別名「状態監視」——には、資産健全性と状態のリアルタイム分析を可能にする主要技術があります。これらは組織の差し迫った資産・設備問題を検出・診断し、実行可能な洞察と、システム・資産・コンポーネントの残存耐用寿命に関する予後を提供します。

これが意味することは？

お分かりですね！

資産管理における価値提供の中心目標：組織のリスクとコストを減らし、資産パフォーマンスを高めること。

主要なIoT予知保全技術とセンサー

予知保全には5つの主要技術があります。

これらのプロアクティブ技術は、それぞれ異なるタイプのセンサーとリアルタイム監視デバイスを持ちますが、すべてIIoTとインダストリー4.0、そしてデジタルで相互接続された世界への必然的な流れに適合します。

振動分析

この技術は最高のオールラウンダーです。多くの潜在的資産問題をカバーし、回転設備に最適です。

あなたもきっとたくさんお持ちでしょう？

成熟したPdM技術で、加速度センサーを用いて資産の振動レベルを測定します。センサーは有線ケーブルで、またはセルラー網やWi-Fiで無線でサーバーに信号を送れます。

振動の深刻度はトレンド化され、時間とともに変化します。

振動レベルが上昇し、プリセットされたアラームレベルを超えると、資産やコンポーネントの劣化を示唆することが多々あります。

保全介入なしでは、深刻な結果を招く可能性があります。

振動分析で検出できる一般的欠陥：

• アンバランス
• 芯出し不良
• 共振
• ベアリング摩耗
• ギア歯損傷
• キャビテーション

完全なリストはさらに広範です。

出典：www.emerson.com

この初期段階は検出フェーズです。技術から早期警告を得ることがすべてです。ソフトウェアアルゴリズムが特定の故障モードを特定します——それぞれ固有の振動シグネチャや周波数を持つためです。これが診断フェーズ。予測モデルが予後フェーズを支援します。これはコンポーネントの残存耐用寿命を判断するためです。

赤外線サーモグラフィー

熱画像は高度なカメラエレクトロニクスを活用し、電磁スペクトルの長波長領域を「見て」測定します。ここではあらゆるオブジェクトから放出される熱や熱エネルギーを「見る」ことができます。貴組織ではポンプ、モーター、容器、ボイラー、建物、タンク、エンジン、何でも対象になります。

温度変化は、差し迫った故障や失敗しつつあるプロセスの特に良い指標となります。

赤外線サーモグラフィーで検出できる問題と故障モード：

• 電気ケーブル/絶縁故障
• 緩んだ電気接続・継手
• ガス漏れ
• アンバランス負荷
• オーバーヒートマニホールド
• 損傷または欠落した断熱材
• 耐火レンガの摩耗
• ベアリング摩耗
• カップリング芯出し不良

出典：www.novatestpro.com

かつては高価なPdMオプションでしたが、今や手頃でコンパクト、使いやすくなりました。IIoTへの接続も容易になり、さまざまな産業システムと資産の継続的なオンライン監視が可能です。

油分析

グリースにも用いられますが、このPdM技術は主に潤滑油の流体状態、外部汚染物質、内部コンポーネント摩耗粒子の評価に利用されます。

これら3領域には別個または部分的に統合されたセンサーが必要な場合がありますが、オイル状態の監視は、重要システムにおいて大規模ダウンタイムとフル生産の分かれ目となります。

潤滑油は回転資産の命の血です。血が悪くなれば……資産も遠からず続きます。

出典：www.ph.parker.com

油分析でハイライトできる故障モード：

• ベアリング摩耗
• ギア歯損傷
• 潤滑添加剤の枯渇
• 低オイル粘度
• 燃料混入
• バーニッシング
• 異物混入
• 水分汚染

IoTアプローチを開発する際に組織が利用できるオンラインオイル分析センサーには、オイル健全性センサー、可視近赤外センサー、光学粒子検出器などいくつかのタイプがあります。

覚えておいてください、オイルは命の血です。

大切にしましょう。

モータ電流シグネチャ分析（MCSA）

MCSAは主に、AC誘導モーターの健全性と状態監視に焦点を当てます。

しかし、これらの資産があらゆる業界に豊富に普遍的に存在することを考えれば、その信頼性と可用性を確保することには固有の価値があります。

回らなければ、産業の車輪は回りません。

エンジニアにとって、モータ電流故障シグネチャの認識にはかなりの専門知識と経験が必要ですが、現代のMCSAツールがそれをケアします。オンラインシステムは、強力なAIアルゴリズムを用いた自動解釈により、AC誘導モーターとポンプの差し迫った故障を検出・診断します。 www.semioticlabs.com

MCSAはモータ電流（および電圧）測定を用い、給電電圧、ステータ、ロータ、端子箱などのモータコンポーネントにおけるさまざまな故障モードや障害を検出します。

出典：www.signaguard.com

超音波

この技術は、空気伝播と構造伝播の超音波放射を検出します。これらは人間には不可聴で、一般的に20kHz以上の周波数に見られます。高度なエレクトロニクスのおかげで、これらの音はヘテロダイン化され人間に可聴化され、機械的摩擦、乱流、衝撃を「聞く」ことができます。

超音波には幅広い用途があり、多くの故障モードを検出できます：

• 電気コロナ・アーク放電
• 漏れ検出
• 不良バルブ
• 電気接点チャタリング
• ベアリング摩耗
• ギア歯欠陥
• 潤滑不足
• 不良蒸気トラップ

出典：www.uesystems.com

転がり軸受の初期段階故障検出に非常に適しています。

産業界におけるIIoTアプリケーションでは、最も一般的な超音波センサーは構造伝播欠陥の検出に用いられます。つまり、一般的なベアリング問題——レースウェイ損傷、ボール/ローラー欠陥、潤滑不足、疲労——の検出に最もよく使われます。

主要なIIoT予知保全技術とセンサーのこの概観から、急速に変化する保全ランドスケープにおいて、組織に競争優位性を与える選択肢がいくつもあることが分かります。

保全介入についてデータ駆動型かつインテリジェントな意思決定を行いたいなら、それが可能です！

接続性と予知保全の未来は、私たちの手の届くところにあります。

次にお読みください：保全におけるIIoT総合ガイド

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-internet-of-things-the-value-of-digitizing-the-physical-world#