IoTが産業界のメンテナンスを定期から予知へシフト

第一次産業革命以来、機械は製造企業の不可欠な一部となっています。3世紀経った今でも、機械部品が互いに衝突する音と喧騒が聞こえない産業分野を見つけるのはほぼ不可能です。

明らかに、機械なしで産業セグメントの存在を理解するのはほぼ不可能です。それらの使用は、生産される製品の品質を高め、材料浪費を減らし、最も重要なのはあらゆる企業の生産率を向上させます。また、混合、粉砕、製造、組立、倉庫、物流、配送など、すべての必須産業オペレーションに影響を与え、エンドツーエンドのサプライチェーンを最適化します。

機械が良好な状態にあるとき、それらはあらゆるワークショップや工場セットアップの速度、精度、効率を高める貴重な資産です。しかし、劣化と故障により、企業は設備ダウンタイムやプラント停止を目撃し、需要条件を満たせず、その後財務損失を被ります。

したがって、機械の途切れない継続的な機能と長期収益性のために、脆弱な機械部品を特定し必要な修理を行える堅牢な検査・メンテナンス体制が実施されています。

メンテナンスには是正、予防、時間節約、リスク削減、状態改善などの措置が含まれます；標準的な修理・メンテナンス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

両アプローチを簡単に見てみましょう：

定期メンテナンス – 事前設計された検査体制

技術者やオペレーターに期限付きで与えられる定期的なタスクで、機械パフォーマンスを最適化するものが定期メンテナンスオペレーションに含まれます。これらのタスクには、プラントをダウンタイム状態にした後に伴うことが多い、定期的な清掃、検査、調整、オーバーホール、交換が含まれます。

定期メンテナンスの標準的な例は、機械の2つのスライド部品間で定期的に必要なオイル注入です。

定期メンテナンス体制の目的は、機械が故障した後に修理する反応型メンテナンスを防ぐことです。機械装置全体の定期チェックアップは資産寿命を延ばし、企業が不要な修理と交換を減らしながら、長期間にわたりリソースと資産を効率的に配分できるようにします。

しかし、定期メンテナンスにもいくつかの欠点があります。第一に、定期メンテナンスを実施するには業界全体をシャットダウンモードにする必要があり、会社の生産性に影響します。さらに、装置全体を一度に検査・修理する必要があり、多くの手作業時間と他の生産的目的で使用できた貴重なリソースを消費します。

予知保全は、必要に応じて調整と修正を行うことに焦点を当てた概念であり、これらすべての課題を排除するはるかに優れたメンテナンス技術です。

予知保全 – 必要に応じた修理アプローチ

予知保全は、機械や設備のパフォーマンスが悪化する直前に修理を行うプロアクティブなメンテナンス戦略です。この技術では、機器の故障や破損がそのパフォーマンスと状態に基づいて予測されます。その後、特定の損傷予定資産に必要な修理と交換を行い、装置全体をシャットダウンする必要を排除し、継続生産のためにオペレーションを合理化します。

定期メンテナンスより予知保全を使用するメリット：

A. 故障が発生する前に予期せぬ故障を予測できます。これにより機械の可用性と稼働時間が向上し、資産信頼性と機械活用が改善されます。

B. 予知保全は作業員に検査・メンテナンスの厳格な事前計画体制を遵守させないため、より生産的な作業に活用できます。過剰メンテナンスによる時間浪費を節約し、作業員を他の必要なタスクに利用可能にすることで運用コストも削減します。

C. 装置全体の検査に浪費される時間を削減し、作業員効率を最大化することで、サプライチェーン全体の効率も向上します。

機械故障を決定する予測は、装置と機械のステータスとパフォーマンスについてさまざまな状態監視システムと技術から収集されたデータ分析に基づいて行われます。このような大規模産業装置からデータ取り込みと処理を可能にするテクノロジーの一つが、最先端のモノのインターネットテクノロジーです。

IoT – 産業界での予知保全を可能にするテクノロジー

モノのインターネットテクノロジーは、工場に設置された設備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、分析とデータ処理ユニットを通じて処理され、事前入力された閾値と比較され、チェック対象パラメータが許容範囲内か超えているかを判断します。これにより、技術者とオペレーターが機械が産業標準通りに動作しているか判断でき、労働集約的な検査タスクを軽減できます。

機械パフォーマンスに関連する特定パラメータの値が許容範囲を超える場合、モバイル監視デバイスへの通知でオペレーターにアラートし、故障前に感受性コンポーネントの修理と調整のためのプロアクティブな対策を講じられます。

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集合的に分析し、将来の推定機械故障についての洞察、トレンド、パターンを決定できます。その後、故障確率がピークに達したときにメンテナンスと検査タスクを計画できます。

したがって、IoTは企業が機械と設備のステータスとパフォーマンスを監視し、それらを予知的に調整・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、資産ダウンタイムと運用・メンテナンスコスト削減への産業界の焦点増加によって推進されています。予知保全の市場価値は、現在の40億ドルから2025年までに123億ドルへ、CAGR 25.2%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、この成長で主要な役割を果たし、企業がメンテナンスオペレーションに革命をもたらすことを可能にします。

さらに、モノのインターネットテクノロジーは、ヒューマンツーマシン相互作用とマシンツーマシン同期の改善にも産業界を強化し、それぞれオンフロア活動の最適化と自動化製造をもたらします。

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、全体設備効率の改善、プラント効率の向上、生産率増加の面で新たな可能性も提供します。