保守管理におけるロボット工学の使用

プロセスと機械を最適な状態で実行し続けるには、スケジューリングと計画の戦略的な組み合わせと、リソースの効果的な割り当てが必要です。しかし、それでも、産業機器はいつか故障するでしょう。

ご想像のとおり、これらすべてにより、保守管理にコストがかかり、時には危険で時間がかかります。では、なぜ企業はメンテナンスと修理の管理を支援するためにロボット工学に投資する必要があるのでしょうか。主な利点はいくつかあります：

• 安全性の向上： ロボットは、人間にとって危険な危険な環境で動作する可能性があります。ロボットは、自分自身にほとんどまたはまったく損傷を与えることなく、これらの危険なタスクを完了することができます。
  
  
• 最適な精度 ：ロボットは、人間の労働が長期間継続して達成できない一定の品質と精度を保証します。間違いがあったとしても、ほとんど間違いなくこれらの結果を得ることができます。
  
  
• 長時間： 定期的なメンテナンスタスクの場合、ロボットを使用すると、タスクを一時停止せずに何時間も実行するようにスケジュールできます。
  
  
• 柔軟性： ロボットプロセスは、さまざまな用途に合わせて再構築、再利用、および再プログラムできます。

保守管理の自動化

保守管理のほとんどの自動化は、ソフトウェアサポートの独占的な結果です。産業保守の利点を高めるために、コンピュータ保守管理ソフトウェア（CMMS）と追加のソリューションは、予防保守のスケジューリング、資産管理のさまざまな側面、スペアパーツの在庫予測などのタスクの自動化に重点を置いています。

センサーとともに、この概念をさらに発展させることができます。センサーが所定のしきい値に達すると、適切に統合されたCMMSソリューションは、インスタントアラートを自動的に発行および発行し、作業指示をスケジュールできます。

自動化は、生産性を向上させることによって組織に影響を与えます。スキルをほとんど必要としない反復的なタスクを自動化し、技術者の作業負荷から排除することができます。振動チェック、オイルサンプリング、検針などの簡単なことはすべて、それほど労力をかけずに自動化された状態に移行できます。

目標は、技術者の能力をより有効に活用することです。実際のところ、自動化は、より複雑な問題に焦点を当てることによってスキルを向上させることができるため、労働者に機会を生み出すことができます。さらに、自動化されたタスクは人的エラーから免除され、技術者が不適切に行ったために特定のメンテナンスタスクを繰り返す必要がある状況を軽減します。

自動化により、ほとんどのメンテナンスタスクをより安全にするか、完全に置き換えることができます。これには主に遠隔検査が含まれ、機械的方法で完了することができます。たとえば、内部タンクの検査について考えてみます。安全に入る準備が不可欠であるため、これらは非常に危険で時間がかかります。したがって、ここでは自動化されたプロセスが有利です。さらに、クラウドベースのメンテナンスソリューションを使用して予防メンテナンスタスクを自動化することにより、メンテナンスマネージャーはそれが確実に完了するようにすることができます。メンテナンスコンプライアンスの向上は、機器の稼働の向上と故障の減少に相当します。

データ使用量の最適化

自動化によって保守管理を改善できるもう1つの方法は、データの最適化された使用によるものです。 CMMSソフトウェアを使用してメンテナンスプログラムを管理および自動化することには、複数の肯定的な結果があります

まず、メンテナンスジョブのスケジューリングを半自動化できます。これは、状態監視を実行するセンサーからのデータに基づいており、重要な資産にインストールされます。たとえば、時間ベースのタスクを自動的に作成したり、保守管理者が保守ソフトウェアが作業指示書を自動的に生成できる操作を設定したりできます。

第二に、データベースはすべての異なる作業記録から作成されるため、1年間で完了した作業を追跡する方がはるかに簡単です。したがって、どの資産が最も多くの観察を得ているか、および保守時間がどのように費やされているかを理解することが容易になります。管理者は、数回クリックするだけで、運用保守コスト、パフォーマンス、および在庫在庫に関するレポートを作成できます。このデータが提供されると、保守管理者は自分の決定についてより確実になります。

第三に、メンテナンス履歴が保存され、ソフトウェアを使用して非常に迅速にアクセスできます。保守技術者は、このデータを活用できます。彼らは、機器が最後に修理されたときに何が起こったのかを迅速に見つけ出し、このデータを使用して決定を導くことができます。 CMMSソフトウェアがないと、この情報は忘れられたり失われたりする可能性があります。

状態監視データへのアクセスにより、予測分析の進化が可能になりました。このデータは、部品がいつ故障するかを信じられないほど正確に予測できるアルゴリズムを作成するために使用されます。これは、2つの重要な方法で保守部門に影響を与えます。

• 不要なメンテナンスの量が大幅に削減され、全体的なメンテナンスの作業負荷が軽減されます。
  
  
• 予知保全プログラムと状態監視機構を最適化するために、保守技術者と管理者が新しいスキルを収集する必要があります。