機械加工現場の生産性と収益性を高めるトップ戦略

機械加工は決して安価なプロセスではありません。多くの時間、資金、設備、専門知識を要します。

そのため、ほとんどの機械加工現場のオーナーは、小さなビジネス判断やプロセス変更が生産性と収益性にどう影響するかを熟知しています。

現代の機械加工現場では、メンテナンス、切削条件、トレーニングといったいくつかの重要要素をいかに管理するかが最も重要です。

1. 工具寿命を最適化せよ — しかしどこで線を引くかを知れ

メンテナンスはあらゆる機械加工現場の機能に不可欠です。

工具寿命の最適化を目指すべきですが、最大化は非現実的かもしれません。例えば、工具や部品が摩耗しつつあるが、まだ数サイクルは交換不要で持つ場合、早めの交換の方が故障リスクを冒して使い続けるより賢明です。

工具寿命の最大化を追求すると、ワークフローを乱し、プロセス最適化を難しくし、確保したはずのコスト削減を相殺または減少させる恐れがあります。工具寿命の最適化とプロセス最適化のバランスを取る現場慣行が、節約を最大化する助けになります。

例えば、タレット内のすべての工具を同時に交換すれば、ダウンタイムを最小化し、修理・メンテナンスの記録管理を大幅に容易にできます。特定のインサートを早めに交換して工具寿命を一部犠牲にしても、合理化されたメンテナンスがその潜在的損失を補ってくれます。

2. 適切なメンテナンスアプローチを採用せよ

多くの経営者は予防保全を機械保全のゴールドスタンダードと見なします。このアプローチは、決められたスケジュールで部品を修理・点検・交換するもので、効果的であり、ほとんどの戦略の基盤となります。

より高度なアプローチは、IIoT技術によって予防保全の上に構築されます。予知保全は状態監視とビッグデータアルゴリズムを組み合わせ、機械故障を予測します。

IoTまたは「スマート」センサーが、振動、圧力、潤滑、タイミングといった重要な運転パラメータの情報を収集します。この情報はクラウドに送られ、機械メンテナンスデータで訓練された専門アルゴリズムによって分析されます。これらのアルゴリズムは運転データのパターンを検出し、機械がいつ故障するか、いつメンテナンスが必要になるかを予測します。

 

予防保全と組み合わせた予知保全のコスト削減効果は大きいです。ある研究では、予防保全単独より8〜12%、事後保全より30〜40%の削減が可能と示されています。

事後保全や是正保全のみのアプローチは短期的には安価です。問題が発生したときだけ機械を止めて修理すればよいためです。しかし、これらの戦略は設備寿命を縮めやすく、予期せぬダウンタイムを招くこともあります。

3. 最適な切削技術を適用せよ

切削ラインの配置など、切削プロセスの小さな変更が全体の加工時間に大きな影響を与えることがあります。

レーザー切断では、グルーピングとネスティングといった技術がレーザーヘッドの移動距離を減らし、貴重な時間を節約します。また、切削廃棄物を減らせるため、リーン製造を目指すオペレーターにも好都合です。

グルーピングでは、ピースをクラスタリングして必要な切断回数を減らします。これにより廃棄物と使えないスクラップ、レーザーヘッド移動距離を最小化します。

ネスティングはより複雑なプロセスで、ピースを共通エッジを共有するように配置します。

これら両プロセスは複雑で、レーザー切断の専門知識を持つビジネスパートナーの支援を必要とする場合がありますが、適用すればレーザー切断に必要な時間を大幅に削減できます。

4. 切削条件を最適化せよ

切削条件は、使用工具や適用技術と同様に切削効率に大きな影響を与えます。ある加工効率に関する研究では、加工順序、鋳造形状、切削方法、切削条件の適切な変更により、セットアップ時間を35%、加工時間を55%削減可能であることが判明しました。

フェイスミリング、ボーリング、ドリリングなど、類似の操作を可能な限りグループ化することで、加工プロセスを大幅に簡素化し、エラーリスクと部品製造にかかる時間の両方を削減できます。

切削速度、送り速度、切込み深さはすべて効率に大きな影響を与えます。加工シミュレータと過去のジョブデータを用いて最適な切削パラメータを見つけることで、工具を最大限に活用し、作業を加速できます。スマートセンサーや類似のデータ収集技術がここでも役立つでしょう。

5. スマート加工技術を活用せよ

一般的に、リーン製造はスマート技術から大きな恩恵を受けます。ネットワーク化されたセンサーとデバイスが現場プロセスの追跡を簡素化し、品質管理を向上させます。

スマート技術は、機械寿命を延ばしたいメーカーにとってもますます有用になっています。

例えば、工具寿命と切削性試験を工具の寿命期間中に定期的に実施するのは良い習慣です。これらの試験は、工具速度、速度、切込み深さに対する摩耗を測定し、経営者に加工条件と工具選択が工具寿命にどう影響するかというハードデータを提供します。

運転パラメータや新工具購入の決定時に、このデータは不可欠であり、新工具の寿命を大幅に延ばす助けになります。

アナログなメンテナンスと試験ソリューションに頼る加工現場では、定期的な試験スケジュールと文書化プロセスを作り、工具が定期的に試験され、摩耗と使用に関する情報が記録されるようにする必要があります。これらの試験データは、後で分析やレビューが可能な形で保存し、将来のジョブや投資に関するより情報に基づいた決定を下せるようにしなければなりません。

IoTデバイスを用いれば、このプロセスの大部分を自動化できます。スマートデバイスが運転パラメータを継続的に記録し、オーナーが残存工具寿命と工具寿命予測を計算するための最適なデータを提供します。

多くの場合、予知保全ソリューションを導入していれば、すでにこの情報の大部分を追跡しており、必要なセンサーが設置されています。

同じ情報は切削条件の最適化にも役立ちます。例えば、条件とプロジェクト所要時間を比較すれば、切削時間を最小化する最適条件を見つけられます。

6. データに基づいたビジネス判断を行え

工具選択、操作順序、技術、切削方法 — 各ジョブで考慮すべき変数は多数あります。

新しい機械や設備への投資といった長期的なビジネス判断は、この理由でさらに難しくなります。

情報に基づいた判断能力を高める最善の方法は、適切なデータを収集することです。どの材料がより速く摩耗するか、どの切削方法がプロジェクト速度を最適化するかといった工具に関する情報は、プロセスを最適化して工具寿命を最大化したり、自社サイトの運転条件下でより長持ちする工具を選んだりするのに役立ちます。

7. 工具文書をデジタル化せよ

定期的なメンテナンスと試験は、優れた文書化戦略があるときに最も効果的です。ペンと紙に頼る従来の文書化方法も有効ですが、多くの場合、あなたとチームの事務作業を増やし、従業員がデータを記録・転記する際のエラーリスクを高めます。

文書化をデジタル化することは、エラーを減らし、文書化プロセスを合理化する最良の方法の一つです。

あらゆる規模の現場では、通常、工具性能とメンテナンスに関する新データをデジタル入力しやすいワークステーションを1台以上導入できます。IIoTシステムが性能と運転条件のデジタル記録を、手動記録と同じ場所に自動送信できます。

標準化された文書化プロセスは、従業員が昇進や退職をしても組織知識の喪失を減らす助けになります。

8. トレーニングを優先せよ

効果的な機械加工は、よく訓練された人材に依存します。特に、加工エンジニアリングの労働がますます機械オペレーターにかかっている現場ではそうです。

オンボーディング、社内トレーニング、外部研修への資金提供を行うことで、オペレーターが使用機械を理解し、安全かつ効率的に操作する感覚を身につけられるようにします。

トレーニングは、あらゆる現場に良い作業慣行を日常業務に定着させ、効率向上、リスク低減、工具と設備の寿命延長をもたらします。

機械工場を効率と生産性のために最適化する

適切な技術とプロセス変更は、機械工場の生産性向上に大いに役立ちます。適切な条件、工具、メンテナンス計画は、あらゆる現場で予期せぬダウンタイムを減らし、工具寿命を延ばします。

トレーニングと効果的な文書化プロセスは、知識喪失を減らし、現場要員が時間とともにさらに生産的になることを保証します。