メンテナンスの未来:業務を変革する最先端のテクノロジー

メンテナンスの最適化に対する需要は決して衰えることはありません。増え続ける消費者のニーズに応えるために工場は拡大を続けるため、施設の実践を前進させる新たな機会を特定する必要があります。

進歩的なテクノロジーは、多くの障害に対する新しくユニークなソリューションを提供し、メンテナンスの未来がどのようなものであるかを垣間見ることができます。経営幹部から現場のスタッフに至るまで、これらのイノベーションは、仕事のパフォーマンスと施設の生産性に直接影響を与える目に見える成果をもたらします。

テクノロジーを利用して効率性の向上と将来の成長に向けて戦略的に位置付けることにより、施設は現在業界を悩ませているスキルギャップの拡大の影響を最小限に抑えることができます。新しいソリューションが定期的に市場に登場しますが、産業用モノのインターネット (IIoT)、ビッグデータ、クラウド、人工知能 (AI)、仮想現実 (VR) などのテクノロジーは今後も存続します。

産業用モノのインターネット

産業用モノのインターネット (IIoT) は、データを収集し、それをリアルタイムでメンテナンス チームに直接通信する、デバイスと機械の相互接続されたネットワークです。このテクノロジーは機械の自動化に焦点を当てており、貴重な資産に発言権を与えることでスタッフとマネージャーが機械のダウンタイムを最小限に抑えるのに役立ちます。このテクノロジーは、次のような施設の活動に役立ちます。

• 予知メンテナンス
• プロアクティブなメンテナンス
• リアルタイム監視
• リソースの最適化
• 施設全体の運用分析
• 機械と従業員の安全

IIoT を通じてメンテナンス チームをマシンに接続することで、技術者は資産の故障がいつ起こるかをより正確に予測できるようになります。このデータにより、最適な時期にメンテナンスを計画およびスケジュールできるため、計画外の停止や生産性の損失が軽減されます。

業界はこれらの利点を認識しており、その結果、IIoT 接続の数は現在の 177 億から 2025 年までに 368 億近くに増加し、107% の成長率となるでしょう。

IIoT を効果的にするには、機器上のセンサーと、データを処理して変換するソフトウェア システムという 2 つのものが必要です。センサーが総コストの 50% 近くを占めるため、初期費用が必要になりますが、この投資は、生産効率の向上、機械の故障の減少、不適切な在庫管理の減少によって回収されます。

IIoT を採用することのその他の利点は次のとおりです。

• 予測メンテナンスによる導入の向上

カレンダーに基づいて予防保守を実行するのではなく、センサーが機器の状態を常に監視しているため、作業が必要なときにリアルタイムのデータがチームに通知されます。予知保全の核心は、必要な場合にのみメンテナンスを実行することでメンテナンスの効率を高めることです。  

• リアルタイムのデータ分析

IIoT センサーを使用すると、チームは差し迫った障害を予測できるだけでなく、障害パターンや再発する問題も特定できます。チームがこのデータに基づいてメンテナンス ソリューションを設計できるだけでなく、相手先ブランド供給メーカー (OEM) もそれを使用してマシンの品質と設計を向上させることができます。

• 修理に関する推奨事項

マシンに障害が発生した場合、IIoT システムはさまざまなソース データを収集しており、ソフトウェアはそれを分析できます。結果に基づいて、システムはデータを提示し、最適なソリューションについて適切な推奨を行うことができます。これにより、技術者はすべての関連情報を入手し、今後の最善の道を確認できます。

• ソフトウェアの自動アップグレード

IIoT に接続されたマシンは、パフォーマンスを向上させたり、技術的な問題を修正したりするために、必要に応じてソフトウェア アップデートを受け取ることができます。これらの更新は多くの場合、ソフトウェア会社または OEM によってリモートで完了します。これにより、マシンはより生産性の高い資産へと常に進化することが保証されます。

• 在庫のモニタリング

IIoT システムは在庫管理にも役立ちます。接続された在庫室を設けることで、施設はどのような備品が使用されているかを監視し、購入の決定に役立てることができます。これらの決定により、より正確な在庫の決定と支出の削減につながる可能性があります。 OEM はこの情報を利用して、より正確なスペアパーツの推奨を行うこともできます。

• リモート資産モニタリング

IIoT はリモート機器でも使用できるため、資産にアクセスして必要なチェックを実行するために貴重なメンテナンス時間を費やす必要がなくなります。これにより、機器の監視にかかる全体的な時間が短縮され、労働集約的な手動検査にかかるコストが削減されます。

ビッグデータ

ビッグデータとは、技術者や一般的なソフトウェア システムが効果的に分析することが非常に困難なほど大規模かつ包括的な一連の機器データを指します。複数の資産を同時に処理するという課題と組み合わせると、この非構造化データを解読する作業はほぼ不可能になります。ある調査によると、95% の企業が非構造化データの管理の必要性を自社の最大の問題の 1 つとして挙げています。

歴史的に、このデータは適切に分析または活用されることができなかったため、これまで適切に分析または活用されていませんでした。しかし、IIoT プラットフォームなどの高度なソフトウェア システムの導入により、このデータ マイニングの処理が可能になり、重要な資産の健全性とパフォーマンスに関する貴重な情報が明らかになります。

ビッグデータはプラントの資産の全体的な概要を提供し、どの機械が健全で、どの機械にもっと注意が必要であるか、さらには資産がどのように相互作用し、相互に影響を与えるかを明らかにします。チームはこの情報を取得し、日常のメンテナンス ルーチンに適用して、資産のパフォーマンスを向上させ、保守プロセスを合理化し、資産設定をカスタマイズできます。

たとえば、ビッグ データは、資産が必要な機能を実行できなくなる時点を表す資産の PF (故障可能性) 間隔を正確に定義するために使用されています。 PF 間隔をより正確に定義することで、メンテナンス チームは、感覚や故障ではなく、マシンのニーズに基づいてメンテナンスのスケジュールを立てることができます。

ビッグデータは常に重要であると考えられてきましたが、情報を効果的に処理する方法がなく、意思決定プロセスから除外されることがよくありました。テクノロジーがプラントのニーズに追いつき、情報を処理できるようになった今、このデータを収集して利用して、プラントの最適化とメンテナンスを飛躍的に進歩させることができます。非常に多くの企業がビッグデータを利用し始めているため、市場の価値は 2029 年までに 6,550 億ドルに達すると予想されています。

クラウド

データがいつでもどこでも使いやすい方法で利用できるようにする必要があるため、より多くの施設が従来のオンサイト データ ストレージではなく、クラウド ベースのデータ ソリューションに目を向けています。クラウド ストレージを使用すると、データはベンダーがホストする安全な外部サーバーに保存され、許可されたユーザーがインターネット接続を使用してリモート アクセスできます。

承認された従業員が情報に簡単にアクセスできるようにすることで、生産時間、メンテナンス スケジュール、運用コストのすべてに良い影響がもたらされます。

多くの場合、これらがクラウドベース システムのハイライトですが、その他の利点も次のとおりです。

• 柔軟性

クラウドベースのストレージはアクセスしやすいため、施設の正確な要求に合わせてシステムを装備できます。チームの関連ニーズに合わせてエクスペリエンスを最適化することで、企業はクラウド エクスペリエンスをカスタマイズして、仕事のパフォーマンスや情報検索にプラスの影響を与える方法でデータを活用できます。

• 容量と拡張性

クラウドは、オンサイトのデータ システムで通常見られるデータを超える膨大な量のデータを保存できるだけでなく、新しい機器やプロセスを追加することなくスケールアップすることもできます。これにより、システムはすべての過去および将来のデータを処理できるようになります。 

• 起動時間

クラウドはオンサイトのデータ サイロを必要としないため、従来のデータ ストレージ システムと比較して実装時間が比較的短くなります。施設は新しいシステムを迅速にセットアップして使用を開始できるため、技術者は従来のシステムに埋もれていた新しい情報やメンテナンスの機会を発見できます。  

クラウドは急速に業界の承認を獲得しており、2025 年までにクラウド市場の総額は 8,500 億ドル近くに達すると推定されています。この信任投票にもかかわらず、多くの人が依然としてクラウド システムのセキュリティに疑問を抱いています。システムを悪用して貴重なデータにアクセスしようとする人もいますが、クラウド データ侵害全体の 88% は、クラウド プロバイダーのセキュリティ上の欠陥ではなく、人的ミスの結果であると報告されています。クラウド データ システムは、安全性、簡単さ、多目的に使用できるため、多くの施設にとって急速に実行可能な選択肢になりつつあります。

人工知能

人工知能 (AI) は、ビッグデータを分類してわかりやすいレポートに変換するために施設に導入された学習テクノロジーです。レポートは、現在の状態データ、履歴データ、パフォーマンス記録を組み合わせて生成され、マシンのメンテナンスがいつ必要かを判断します。この情報により、メンテナンス チームはマシンの状態について情報に基づいた迅速な決定を下すことができます。

AI は根本原因分析機能を実行することで、資産の障害を防止し、計画外のダウンタイムを大幅に削減することもできます。これらの利点により、2022 年の世界の AI 収益は過去最高の 3,420 億ドルに達しました。これは、世界がこのテクノロジーを採用し、日常のプロセスに完全に組み込む準備ができていることを示しています。

AI システムでは、マシンのアクティビティを監視し、その結果を AI の分析プログラムに報告する IIoT センサーの使用が必要です。そこで、複雑なデータが合成および転写されます。 AI はオンサイトの物理ハードウェアのような固定テクノロジーではないため、システムは時間の経過とともに学習し、施設の要求に合わせて進化することもできます。

システムが適切に進化するようにするには、AI の実装中に施設の最も経験豊富なメンテナンス技術者と協力して、どのマシンとデータを監視する必要があるか、パフォーマンスを向上させるためにどのような履歴データを追加できるか、データの収集と転記の頻度を決定することが重要です。  

AI テクノロジーのその他の利点は次のとおりです。

• 問題が発生する前に障害や異常な状態を検出する
• メンテナンス作業のコスト削減
• 設備の故障による生産損失の減少
• 時間の経過とともに必要な修理の回数が減少する
• メンテナンス専門家が必要とする検査の数が減り、メンテナンス専門家は重要な活動や収益を生み出す活動に集中できる

仮想現実と拡張現実

仮想現実 (VR) は、対話して学習できるさまざまなシナリオを現実的に再現する、非常に高度なシミュレーション ツールです。この機器のサイズと洗練さは、必要な VR 体験の種類によって異なります。たとえば、VR テクノロジーは 1 台のデバイスまたはコンピューターからアクセスすることも、部屋全体を満たして、オペレーターがデジタルでレンダリングされた環境とより深いレベルで対話できるようにすることもできます。

拡張現実 (AR) も同様に、高度なコンピュータ生成シミュレーションを可能にしますが、仮想シナリオを完全に再作成するのではなく、現実世界を強化しようとします。たとえば、オフィスチェアを購入する場合、従業員は携帯電話のカメラと AR プログラムを使用して、製品を購入する前にその椅子がどのように見えるかを空間にデジタル的に挿入できます。

たとえば、技術者がメンテナンス作業を実行している場合、AR システムが単にステップごとに指示を与えるのではなく、プログラムが実際の作業面上にステップをデジタルでレンダリングして、プロセスを通じて技術者をより適切にガイドできます。このようにして、技術者はコンピュータ シミュレーションに没頭することなく、高度なレンダリングとデータに接続できるようになります。

VR は、特に研修生の経験不足や体育教材の調達コストによってトレーニングが課題となっている業界で人気が高まっています。 VR は、メンバーの間違いが実際のプラント資産や他の従業員に影響を与えることなく、仕事の隅々まで探索できる安全なスペースをメンバーに提供します。

VR テクノロジーは、チームメンバーが複雑な問題に対処できるようにするためにも導入されています。メンテナンス技術者は、特有の異常に遭遇した場合、物理的な機器で試みる前に、VR で必要なテクニックを練習し、失敗から学ぶことができます。

このため、VR の需要は急速に成長しています。 2018 年、メンテナンス業務で使用される VR の推定市場価値は 4 億ドルでした。この数字は、2024 年までに 33 億ドルに達すると予測されています。

VR および AR テクノロジーの需要が高まっている業界には次のようなものがあります。

• 航空宇宙
• 自動車
• 製造
• 石油とガス

施設のフロアに足を踏み入れる前に問題の解決方法を理解することで、チームメンバーは自分の能力に自信を持ち、より高いレベルで業務を遂行できるようになります。これは、施設全体にとって、より高度な訓練を受けたスタッフが増え、ダウンタイムが減り、施設資産の誤った取り扱いが大幅に減少することを意味します。

業界の未来はここにあり、ツールは SF のように見えるかもしれませんが、結果は決してそうではありません。これらのテクノロジーを活用することで、施設はすべての資産と従業員の進歩と強化に特化した環境を構築できます。