総合的設備管理と産業用IoT

• 第3に、IIoTプラットフォームでは、マシンの状態を完全に監視し、実行するアクションをアドバイスする必要があります。 この監視は、データ分析収集を通じて行われます。マシンのパフォーマンスデータが収集されると、過去の傾向を分析し、リアルタイムのパフォーマンスを理解し、実行するアクションの通知を送信するために使用できます。

MachineMetricsのデータの目標は、3つすべてに完全に一致するリアルタイムの視覚化と分析を提供することです。そして、データは、MachineMetricsが私たちの仕事に非常に優れている理由です。 MachineMetricsは、分析を通じて価値を推進することにより、顧客が設備総合効率と製造効率を改善し、生産のボトルネックを特定するのに役立ちます。この改善により、運用全体で分析を使用することで価値が高まります。

TPMのメリット

Total Productive Maintenanceの重要な推進力の1つは、5Sのリーン方法論ツールを使用していることです。職場が高度に組織化され、標準化された手順である環境を作成することにより、安全性、品質、士気、メンテナンス、およびその他の主要なパフォーマンス要因が影響を受けます。

• 故障が少ない –オペレーターは、機器の状態を監視する責任があるだけでなく、従来は保守技術者のために予約されていた自律的な保守修理を実行する権限も与えられています。総合的設備管理のもう1つの柱を利用して、機器は保守スタッフとオペレーターによって積極的に評価されるため、コラボレーションの精神が高まり、機器が直面する日常の機能と潜在的な問題についての理解が深まります。これらを組み合わせた取り組みにより、予知保全を開発して故障を減らすことができます。
• より安全な職場– トータルプロダクティブメンテナンスの他の柱は、より安全な職場を作るために協力しています。施設全体で安全が優先されるため、潜在的な安全上の問題に対する意識が高まります。この認識は教育とトレーニングに継続され、そこでは継続的な改善努力に有機的に組み込まれ、文化の一部になることができます。
• 全体的なパフォーマンスの向上– Total Productive Maintenanceがメンテナンス作業に影響を与え、故障を減らし始めると、士気が前向きに高まり、コラボレーションによってチーム環境が作成されます。教育と訓練、そして品質維持への焦点がこれに貢献しています。操作の全体的な効率が大幅に向上します。設備総合効率（OEE）の計算を使用して総合的設備管理を測定し、取り組みの成功と改善を示す指標を確立できます。パフォーマンスの低い機器とプロセスはすぐに特定され、TPMの原則を使用して検討するためにチームにプッシュされます。

総合的設備管理（TPM）を実装する方法

TPMは5Sのリーン方法論ツールを使用しており、多くの場合、リーン実装の一部である可能性があります。また、IIoTの展開やファクトリモニタリングにも使用できます。どちらも、企業文化に組み込まれることを目標とする改善プロセスとして、トータルプロダクティブメンテナンスを実施するというコミットメントを必要とします。 TPMの実装には5つの基本的な手順があります。

ステップ1：パイロットエリアを特定する

パイロットエリアは、TPMチームに試験場として使用するものを提供します。それは従業員からの賛同を構築し、彼らが仕事での利益を見ることができるようにします。実装チームにさまざまな役割と階層レベルのスタッフが含まれていると、賛同が容易になります。

もちろん、パイロットエリアの選択には特定の機器が含まれます。成功する秘訣の1つは、「チームの勝利」を得るための明白で即時の改善を見つけることです。この勝利はプロセスを完全に精査するものではありませんが、代わりに成功に自信を築きます。また、従業員がより困難な改善領域への道を簡単に見られるようになります。

改善のための機器を選択する別の方法は、ボトルネックを選択することです。このボトルネックには、いくつかの機器が関係している可能性があり、事前のダウンタイムが発生する可能性があります。しかし、生産が「常に」詰まっている地域に焦点を当てることで、メリットはさらに高くなる可能性があります。

パイロットマシンを選択する最後の方法は、常に最大のメンテナンスダウンタイムがあると思われる機器に焦点を当てることです。レガシーマシンの場合もあれば、実行時間とトレーニングが少ないマシンの場合もあります。しかし、それは誰もが解決するのを楽しむ頭痛の種です。

ステップ2：機器を最高の動作状態に復元する

5Sに高度に固定されているのは、機器の有効性を主要な動作状態に復元することです。 TPMプログラムの前に、オペレーター、技術者、および保守スタッフは、実際の問題と認識されている問題に対処するために、何年にもわたる「回避策」を作成していた可能性があります。 5Sツールを機器自体に導入することで、ピーク状態に戻ります。

このプロセスを容易にする手順には、前と後の写真が含まれます。また、日常の操作に必要のない余分な工具、機器、消耗品を取り除く必要があります。

シャドウボックスまたはドロップダウンハーネスでツールを整理し、マシンの周囲を掃除することも重要です。そして、これから、正式な5Sログを追加し、監査ステップを本番SOPに追加して、作業が長期にわたって有効であるようにする必要があります。

ステップ3：OEEを測定する

設備総合効率（OEE）は、パフォーマンスメトリックを確立し、改善の目標を設定するための優れたツールです。 OEEは1つの指標ではありません。品質、パフォーマンス、または可用性を測定するための数式を使用して計算できます。

TPMチームの確立された目標により、使用するメトリックの1つまたは組み合わせが決まります。

OEE追跡は、データ主導の洞察を確立するための優れた方法であり、工場の自動化プロジェクトとIIoT展開の将来の目標を管理者と意思決定者に通知するのに役立ちます。これにより、企業はTPMのベンチマークを実行し、メトリックが時間の経過とともに進行するのを確認できます。また、チームがさらに改善するために次に何に取り組むべきかを判断するのに役立ちます。

計画外のダウンタイムが低効率の最大の要因であるため、チームの状態と問題を明確に把握するために、2〜4週間の間隔をお勧めします。また、生産監視の将来の自動化で使用されるダウンタイムのカテゴリのコンセンサスを構築するのにも役立ちます。

ステップ4：主要な損失に対処/削減する

計画外の停止に対して時間の経過とともに信頼できる量のデータポイントがあれば、チームは改善に取り掛かることができます。対処すべき最も明白な領域は、カテゴリリストの計画外のダウンタイムの最大の原因です。

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

根本原因分析は、考慮事項の重要な要素である必要があります。観察、物理的および写真的証拠、および製造履歴を通じて分析し、それらの調査結果を考えられる原因と比較することにより、問題の根本的な原因を特定できます。

変更が行われた後、結果を監視および記録します。結果が機能しない場合は、プロセスを再度実行する必要がある場合があります。

ただし、プロセスを再度実行して、機能した変更のより高い改善レベルに到達することもできます。

ステップ5：計画的なメンテナンスを実装する

変更が有効であることが確認されたら、プロアクティブなメンテナンス計画に組み込むことができます。

このメンテナンスには、根本原因で特定された熱障害がある機器の熱および温度の監視が含まれる場合があります。または、高応力またはせん断力の影響を受けた機械の振動解析が含まれる場合もあります。

また、この段階でメンテナンス間隔を設定する必要があります。この間隔は、カレンダーの日付ではなく実行時間に基づく必要があります。

また、摩耗部品を積極的に交換したり、予測される故障率を確立したりするための現実的な間隔を特定するために、記録とチャートを保持する必要があります。これらの手順は、成熟すると、後でシステムをさらに最適化するために、本番監視IIoTソフトウェアプログラムに追加することもできます。

先に進む

TPMは、従来の予防保守とは異なります。従来のメンテナンスプログラムでは、OEMの推奨事項に基づいて時間指向のリストが使用されます。このメンテナンス方法は、機器の信頼性や状態に攻撃的または軽度の負担をかける生産材料を考慮していません。つまり、機器は予想よりも早く、または予想よりもはるかに長く誤動作します。 1つは故障という形でコストを追加し、もう1つはまだ最適な動作状態にある部品の交換にコストを追加します。 MachineMetricsは、高度な機械学習、詳細な分析、直感的でカスタマイズされたダッシュボードを顧客に提供し、オペレーター、技術者、マネージャー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にします。

従来のメンテナンスは予測できません。全体的なダウンタイムを削減するために、切り替えやその他のスケジュールされたダウンタイムと組み合わせてメンテナンスをスケジュールするIIoTテクノロジーを提供する機能はありません。また、分析ベースではなくマトリックスベースであるため、従来のメンテナンスは、メンテナンスを実行するために事前に設定された時間に依存しています。 MachineMetricsで何度も見ました。当社のソフトウェアは、産業用IoTのメリットを生産現場にもたらし、お客様が時間とお金を節約する動的なデータ駆動型のメンテナンスプログラムを開発できるようにします。

直感的には、TPMの有効性は、産業用IoTの価値提供によって可能になります。 IIoTは、マシンのパフォーマンスとヘルスデータを提供することにより、TPMの完全な実現を可能にする情報の正確で実用的なキャプチャを可能にします。そうすることで、「Hidden Factory」の可能性が解き放たれ、リーン原則に基づいてIIoTテクノロジーを使用することでデジタルリーンを実現できます。

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