トータルプロダクティブメンテナンス（TPM）と産業IoTの統合で最適な製造効率を実現

インダストリー4.0がグローバル製造企業全体で成熟し続ける中、多くの人は新技術が旧来手法に取って代わり、効率と生産の継続的改善を促すと考えています。一部アプリケーションではそれが真実かもしれませんが、新技術が既存プラクティスを補完することもまた真実です。

産業IoTアプリケーションの価値提供と非常に相性が良い手法の一つが、トータルプロダクティブメンテナンス（TPM）です。リーン手法で普及した5S基盤の上に構築されたTPMは、ダウンタイム軽減と生産改善を助けるメンテナンスモデルです。このモデルでは、メンテナンスダウンタイムを製造スケジュールの一部として組み込みます。設備に最も精通したオペレーターと技術者に、定期および予防メンテナンスの特定側面について責任を持たせます。

TPMの8つの柱

TPMは、生産性、効率、安全性を向上させ、ラインスタッフの標準作業手順に基本メンテナンスを組み込む文化を構築することを目指します。これには8つの活動の柱があります：

• 自主保全 ― オペレーターが自工程の設備状態を監視。
• 設備・プロセス改善 ― リーダーとオペレーターが情報収集し、メンテナンスタスクを優先順位付け。
• 予防保全 ― オペレーターが基本的な予防メンテナンスタスクを実行。
• 初期設備管理 ― リーダーとオペレーターが新規コンポーネントをプロアクティブに評価し、初期設備管理でメンテナンス記録を報告。
• 工程品質管理 ― 共有された運用・メンテナンス責任から品質改善アイデアが創出。
• 事務効率化 ― データに基づく成果をリーダーとオペレーターと共有。
• 教育・訓練 ― 継続的改善がオペレーターとリーダーの継続的教育につながる。
• 安全・環境 ― 改善された設備パフォーマンスがより安全な運用環境を提供。

TPMと産業IoTの連携

では、トータルプロダクティブメンテナンスは産業IoTの価値提供とどう連携するのでしょうか？ 新技術と対立する手法ではなく、TPMのようなプログラムはIIoTのためにほぼテーラーメイドであることが分かります。強力で包括的な産業IoTプラットフォームはいくつかの要素を提供します：

• 第一に、センサー、温度センサー、摩耗センサーなど、年式問わずあらゆる機械に取り付け可能なデバイスを提供します。 これにより工場内のすべての設備が完全データ収集のエコシステムへ組み込まれます。このエコシステムには、Ethernet、Wi-Fi、セルラー技術でIoT接続を簡素化する最先端エッジデバイスが含まれます。設備PLCへ直接接続することで、古いレガシー設備でさえデータ取得のためにラインへ取り込めます。
  
  
• 第二に、IIoTプラットフォームは工場の完全可視化を提供します。 多くの人が「隠れた工場」という言葉を聞いたことがあるでしょう。そこには、解き放たれるのを待つ効率と高生産性があります。この効率は、リアルタイムデータ可視化によって、それを必要とするオペレーター、技術者、リーダー、管理者の指先で実現されます。可視化だけで効率を最大20%向上できると推定されています。この可視化は、直感的、動的、カスタマイズ可能なダッシュボードで生産データと設備状態を表示することで取得されます。同じダッシュボードビューがタブレット、スマホ、その他携帯デバイスでも利用可能で、必要な現場での意思決定を可能にします。

ショップフロア可視化は、技術者からプラントマネージャーまで組織の複数レベルで重要です。

• 第三に、IIoTプラットフォームは機械状態の完全監視と、取るべきアクションの助言を可能にすべきです。 この監視はデータ分析収集を通じて行われます。機械パフォーマンスデータが収集されると、履歴トレンド分析、リアルタイムパフォーマンス理解、アクション実行のための通知送信に活用できます。

MachineMetricsでは、データの目標は上記3点すべてと完全に連携するリアルタイム可視化と分析を提供することです。データこそがMachineMetricsを卓越させるものです。MachineMetricsは、アナリティクスを通じて価値を推進することで、顧客の総合設備効率（OEE）と製造効率を改善し、生産ボトルネックを特定するのを支援します。この改善は、運用全体でアナリティクスを活用することで価値を生み出します。

TPMのメリット

TPMの主要ドライバーの一つは、リーン手法ツールである5Sを使用することです。職場が高度に整理され、標準化手順、安全、品質、モラル、メンテナンス、その他主要パフォーマンス要素が影響を受ける環境を作ります。

• 故障減少 ― オペレーターが設備状態監視を担うだけでなく、従来メンテナンス技術者専任だった自主メンテナンス修理を実行できるようエンパワーされます。TPMの別の柱である「設備・プロセス改善」により、メンテナンススタッフとオペレーターが設備をプロアクティブに評価するため、協力精神が深まり、日常機能と潜在的問題への理解が深まります。これらの相乗効果で、故障を減らす予知保全の開発が可能になります。
• より安全な職場 ― TPMの他柱が連携し、より安全な職場を創出。安全が全社的優先事項となるため、潜在的安全ハザードへの意識が高まります。この意識は教育・訓練へ継続し、継続的改善活動へ有機的に組み込まれ、文化の一部となります。
• 全体パフォーマンス向上 ― TPMがメンテナンス活動に影響し故障を減らすにつれ、モラルが前向きに向上し、協力がチーム環境を醸成。教育・訓練と品質メンテナンスへの注力がこれに貢献。運用全体効率が大幅に改善されます。TPMは総合設備効率（OEE）計算で測定可能で、取り組みの成功と改善を示す指標を確立できます。性能不足の設備とプロセスが迅速に特定され、TPM原則に基づきチームへ検討依頼されます。

トータルプロダクティブメンテナンス（TPM）導入手順

TPMはリーン手法ツールの5Sを使用し、多くの場合リーン導入の一環となります。IIoT導入と工場監視の展開にも活用可能です。両方とも、TPMを企業文化へ組み込むことを目標とした改善プロセスとして実施するコミットメントを要します。TPM導入には5つの基本ステップがあります。

ステップ1：パイロットエリアの特定

パイロットエリアはTPMチームに試金石を与えます。従業員からの賛同（バイイン）を構築し、現場でメリットを実感させます。実装チームに多様な役割と階層のスタッフを含めれば、賛同を得やすくなります。

パイロットエリア選定には当然特定設備が含まれます。一つの成功するコツは、明確で即効性のある改善を見つけ、「チームの勝利」を得ることです。この勝利でプロセスが完全に検証されるわけではありませんが、成功への自信を構築します。また、より困難な改善領域への道筋を従業員が見やすくなります。

パイロット機械選定のもう一つの方法は、ボトルネックに焦点を当てることです。このボトルネックには複数設備が関わる可能性があり、最初にダウンタイムが発生するかもしれません。しかし、「常に」生産が詰まる領域に焦点を当てれば、メリットはより大きくなり得ます。

パイロット機械選定の最後の方法は、常に最大メンテナンスダウンタイムを抱える設備に焦点を当てることです。レガシー機械か、稼働時間と訓練が少ない機械かもしれません。だが、誰もが解決を喜ぶ「頭痛の種」です。

ステップ2：設備を最良運転状態へ復元

5Sに強く根差すのは、設備効率をその最良運転状態へ復元することです。TPMプログラム前には、オペレーター、技術者、メンテナンススタッフが長年にわたり、実在・知覚上の問題への「回避策」を作ってきた可能性があります。設備自体に5Sツールを展開することで、ピークコンディションへ戻します。

このプロセス促進にはビフォーアフター写真が含まれます。日常運転に不要な余分な工具、設備、資材の撤去も必要です。

シャドーボックスやドロップダウンハーネスでの工具整理、機械周辺清掃も重要です。そこから正式な5Sログを作成し、監査ステップを生産SOPに追加して、努力が長期にわたり持続するよう確保します。

ステップ3：OEE測定

総合設備効率（OEE）は、パフォーマンス指標を確立し、改善目標を設定する優れたツールです。OEEは単一指標ではありません。品質、性能、可用性を測定する式で計算できます。

TPMチームの設定目標が、どの指標、または指標の組み合わせを使用するかを決定します。

OEE追跡は、データドリブンな洞察を確立し、将来の工場オートメーションプロジェクトとIIoT導入のための管理者・意思決定者への情報提供に役立ちます。企業がベンチマークし、メトリクスが時間経過でどう展開するかでTPM進捗を見られます。次の改善対象が何かをチームが見極める助けにもなります。

計画外ダウンタイムが低効率の最大要因であるため、チームの状況と課題を明確に把握するには2〜4週間の間隔が推奨されます。また、将来の生産監視オートメーションで使用するダウンタイムカテゴリーの合意形成にも役立ちます。

ステップ4：主要ロスの対処・削減

計画外停止について時間経過と共に信頼できるデータポイントが蓄積されれば、チームは改善に着手できます。カテゴリーリスト上で最大の計画外ダウンタイム源に対処するのが最も明確です。

ここでは、フィッシュボーン図、パレート図など、他のリーン・シックスシグマツールを使用できます。

根本原因分析は検討の重要な構成要素です。観察、物理的・写真的証拠、生産履歴を分析し、それらの知見を可能性ある原因と比較することで、問題の根本原因を特定できます。

変更後、結果を監視・記録します。結果が機能しなければプロセスを繰り返す必要があります。しかし、機能した変更でも、より高い改善レベルを目指してプロセスを繰り返すことも許容されます。

ステップ5：計画メンテナンスの実装

変更が有効と検証されれば、プロアクティブメンテナンス計画へ組み込みます。

このメンテナンスには、根本原因で熱故障が特定された設備への熱・温度監視、高応力やせん断力がかかった機械への振動分析などが含まれます。

この段階でメンテナンス間隔を確立します。間隔はカレンダー日付ではなく、稼働時間ベースにすべきです。

記録とチャートを保持し、摩耗部品のプロアクティブ交換や予測故障率の現実的インターバルを特定します。これら手順が成熟すれば、後で生産監視IIoTソフトウェアプログラムに追加し、システムをさらに最適化できます。

前進へ

TPMは従来の予防保全とは異なります。従来プログラムでは、OEM推奨に基づく時間ベースのリストを使用します。このメンテナンス手法は、生産材料が設備信頼性と状態に与える攻撃的または穏やかな負荷を考慮しないため、設備が予想より早く故障するか、最適稼働状態よりずっと長く部品を交換し続けるかのどちらかです。前者は故障コストを、後者はまだ最適な部品を交換するコストを増やします。MachineMetricsは、高度機械学習、ディープアナリティクス、直感的でカスタマイズ可能なダッシュボードで、オペレーター、技術者、管理者がこれまで不可能だったレベルでリアルタイムに行動できるよう支援します。

従来メンテナンスは予測的ではありません。IIoT技術が提供する、段取り替えやその他計画ダウンタイムと併せてメンテナンスをスケジュールし、全体ダウンタイムを削減する能力を持ちません。マトリックスベースではなくアナリティクスベースであるため、従来メンテナンスはプリセット時間にメンテナンス実行を頼ります。MachineMetricsではこの光景を繰り返し見てきました。当社ソフトウェアは産業IoTのメリットを生産現場へもたらし、顧客が動的でデータドリブンなメンテナンスプログラムを開発し、時間とコストを節約できるよう支援します。

直感的に、TPMの有効性は産業IoTの価値提供によって可能になります。機械パフォーマンスと健全性データを提供することで、IIoTはTPMの完全な実現を可能にする正確で実行可能な情報取得を実現します。これにより「隠れた工場」の潜在力が解き放たれ、リーン原則に基づきIIoT技術を活用することでデジタルリーンが実現されます。

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