自動化が設備信頼性を高める：メンテナンス、データ、品質の三位一体

自動化は、メンテナンス運用、データ管理、品質管理を強化することで設備信頼性を向上させます。

ブライアン・クリスティアンセン氏はLimble CMMSの創業者兼CEO。ここでは自動化がメンテナンス運用、データ管理、品質管理をどう支援するかを論じます。

信頼性とは、設備が効果的かつ経済的に機能する可用性と能力を扱います。設備の有用な寿命を通じた故障リスクと生産性の見積もりに不可欠です。設備信頼性を定量化するため、組織は平均故障間隔（MTBF）や総合設備効率（OEE）などの指標を考慮します。これらは設備稼働状態の継続的監視を必要とするデータ集約型指標です。

自動化はプロセスと設備の効率を高め、運用とメンテナンスデータの管理を強化します。プロセスの複雑さ、安全リスク、プラントレイアウト等に応じて、設備自動化にはいくつかのアプローチがあります：

• 数値制御（NC）とコンピュータ数値制御（CNC）
• プログラマブルロジックコントローラ（PLC）
• 産業用自動化ロボット
• コンピュータ支援製造（CAM）
• シリコンベースの自動化チップ

以下は、自動化がメンテナンス運用、データ管理、品質管理をシンプルにすることで信頼性に影響を与える主な方法です。

1. 自動化とメンテナンス

生産設備と技術の進化は、生産施設を最小限の人的介入で運営できる高度なユニットへと変革し続けています。焦点は、予知保全の戦略的導入によるプロセスと設備のダウンタイム最小化にあります。センサーとコンディションモニタリングユーティリティを搭載した自動化システムは、設備の稼働状態をリアルタイムで取得します。IoTを通じて中継されるこのデータの分析により、メンテナンスチームはプロセス停止や設備損傷を引き起こす欠陥やエラーを事前に特定できます。

高度に自動化されたシステムには複数のセンサーとデバイスが組み込まれ、取り扱いやメンテナンスに注意が必要です。追加デバイスは検査項目と検査ポイントを増やし、メンテナンス運用を複雑化する可能性があります。コンディションモニタリングセンサーを使用すれば、技術者は修正や交換が必要な設備の正確な不良箇所を特定・分離できます。

正確な設備データへのアクセスにより、組織は運用を最適化し、安全基準を確立し、重要設備の有用寿命を延ばせます。収集データは専用サーバーやクラウドプラットフォームに蓄積され、将来の参照に供されます。このデータは、根本原因分析（RCA）、故障モード影響解析（FMEA）、重要資産の信頼性評価に不可欠です。

実際のメンテナンス作業の企画と実行の面では、コンピュータ化メンテナンス管理システム（CMMS）がメンテナンスタスクの自動化において重要な役割を果たします。すべての設備に十分かつタイムリーなメンテナンスを保証します。ソフトウェアはセンサーと予測分析と統合し、是正・定期メンテナンスのアラート生成、全設備の生涯メンテナンスログ保持、スペアパーツと工具在庫の調整を行います。これにより、資産が生産サイクルを通じて利用可能であり、最適に稼働し続けることを保証します。

2. 自動化とデータ管理

航空宇宙エンジン、現代自動車、高度な製造システムのような高価で洗練された設備を扱うメーカーは、稼働台数が少なく、実際の設備パフォーマンスに関する情報が限られている場合があります。こうした組織はクラウド技術を用いて、物理設備のデジタルレプリカ（デジタルツイン）を作成します。物理設備にはセンサーが搭載され、実際の稼働特性がクラウド上のレプリカにリレーされます。

このデータを受信すると、機械学習技術とアルゴリズムが関連する運用データを抽出します。このデータ交換を通じて、メーカーは物理設備の運用に影響する適切な運用パターンと一般的な異常を特定できます。この技術（デジタルツインとも呼ばれる）により、メーカーは生産段階で設備を最適化し、信頼性を最大化できます。

クラウド技術とIoTプラットフォームを活用することで、高度な生産設備を使用する組織は開発チームとリアルタイムで協業し、リモートトラブルシューティングや修理を実行できます。組織は運用を継続し、より高い信頼性スコアを維持できます。一方で、メーカーは生産設備の品質向上に必要な更なるデータとインサイトを獲得できます。

3. 自動化と生産システム

生産にはいくつかの反復プロセスが含まれ、手作業では単調です。人間のオペレーターは疲労とエラーを起こしやすく、不良品や低品質製品の原因となります。生産システムを自動化することで、組織はフィードレートなどの生産条件を一定に保てます。これは品質管理に重要であると同時に、設備信頼性の向上にも役立ちます。

自動化システムは正確な生産ログを保持します。このデータで、組織はプロセス効率を評価し、故障や生産性低下を招く事例を特定できます。

結論

設備を自動化することで、企業は製品の量と質の両方を改善できます。ほとんどの自動化システムは、生産データの長期的な収集と蓄積を容易にします。

また、プロセスや設備故障の確率を高める人的エラーの発生を最小化します。正確なデータへのアクセスにより、メンテナンスチームは適切なメンテナンス活動を実施し、再発ダウンタイムの原因となる欠陥をプロアクティブに排除できます。適切なメンテナンス、最適な可用性、手頃な運用コストが、信頼性の高いシステムに寄与します。