予防保全から予知保全へ——ダウンタイムをアップタイムに変え、利益を守る

製造業者は長年、設備故障と向き合ってきました。故障は避けられないものですが、深刻なダウンタイムを招いたり、利益を圧迫したり、予算をオーバーさせたりすべきではありません。これらは最悪のシナリオであり、故障を防止しなければならない理由です。

今日の複雑な製造施設——データネットワーク、統合ハードウェア、多数の自動化システムで構成される——によって課題は複雑化しています。その結果、多くの製造業者が十分な保全手法を確立できていません。実際、Infraspeakのレポートによると、93%の企業が自社の保全プロセスを「あまり効率的でない」と考えています。

これは製造現場における効果的な保全プログラムの欠如を浮き彫りにしており、工場を不安全にし、競争力と収益性を大きく損なっています。

幸い、予知保全が解決策を提供します。

未来を予測する

予知保全とは、ハードウェア故障のあらゆるシナリオを予測し、保全が必要なタイミングを特定し、必要に応じて保全担当者にアラートを発し、予防的ソリューションを提供する手法です。

製造エコシステムで働く誰もが理解している通り、故障と breakdown は日常的に起こります。予知保全の目的は、これらの故障を防止・削減するだけでなく、製造プラントが高効率基準を達成し、同時に高品質な製品を提供できるようにすることです。

予知保全プログラムにより、予期せぬ故障を最大90%削減し、breakdown をほぼ排除できます。第一歩は、保全戦略がベストプラクティスに従っていることを確認することです。例えば、プラント管理者は定期的な点検、アップグレード、トラブルシューティングをスケジュールし、故障を未然に防ぐことで、予知製造プログラムの強固な基盤を築きます。

危険を感知する

予知製造を効果的に実行するには、プラント管理者が可能な限り多くのデータを収集すべきです。これはあらゆる予防保全戦略の導入において極めて重要で、分析可能なデータが多ければ多いほど、故障予測の精度が高まります。

出発点としてスマートセンサーの活用が挙げられます。スマートセンサーと機械学習アルゴリズムの組み合わせにより、産業機械の異常を検知できます。さらに、より高度に学習したアルゴリズムにより、ソフトウェアは機械が故障リスクにあるタイミングを高精度で予測できるようになります。

例えば、産業IoT環境でデータを収集するスマートセンサーは温度を監視し、電気回路の不具合など摩耗したコンポーネントを特定できます。また、専用スマートセンサーは特定コンポーネントの振動解析を行い、芯出し不良、シャフトの曲がり、モーターの問題などを検出します。技術が進歩するにつれ、スマートセンサーはより多くのパラメータを監視できるようになり、機械の状態像がますます正確になります。

このデータから、重要資産の故障モード分析を実施できます。ここでの焦点は、故障頻度、故障の深刻度、故障検出の難易度です。

状態監視デバイスをCMMS（コンピュータ化保全管理システム）に接続することで、プラント管理者はアラートを設定し、設備の故障や異常を保全スタッフに通知できます。これにより、部品交換が必要なタイミングで計画的な保全を実施でき、重大なbreakdownの発生を防止できます。

例えば、センサーテクノロジーは、コネクタ、ホース、チューブからポンプ、モーター、アクチュエータ、フィルターまで、様々な低レベル流体動力製品と統合可能です。制御弁から生成される診断データは、動力系の問題トラブルシューティングにおいて極めて重要になり得ます。

アップタイムへの道

PricewaterhouseCoopersの最近の調査では、回答者の95%が予知保全により少なくとも1つの主要な保全価値ドライバーが改善されたと報告し、60%が設備稼働率の明確な改善を実感しています。

しかし、プラント管理者が自社施設でこの成功を実現するには、センサーを用いて設備情報を収集することが必須の重要コンポーネントです。最近の機械にはリアルタイムデータ取得のオプションが搭載されていることが多いですが、既存設備も安価なアドオンセンサーで後付け可能です。予知保全は、陳腐化したスペアパーツの調達に慎重な計画を要する老朽資産の扱いにおいて、強力なツールとなります。

ここで、EU Automationのような自動化部品サプライヤーの専門コンサルタントが、部品調達と予知保全の旅を支援します。プラントオペレーターが予知保全の第一歩としてスマートセンサーを探しているか、既存機械の是正保全用交換部品を探しているかに関わらず、信頼できる部品サプライヤーとの関係構築は不可欠です。

ある程度の設備故障は避けられませんが、それが予期せぬダウンタイムや資産品質の低下を招くべきではありません。これらは製造業とプロセス産業に毎年数十億ドルの損失を与えています。代わりに、本格的で効果的な予知保全計画により、ダウンタイムを大幅に防止・削減し、同時に稼働率向上を通じてプラントの収益性を高めることができます。