機械の故障の主な原因とその防止方法

かつてメーカーやOEMに受け入れられていた機械の故障は、IoTデバイス、クラウド、エッジコンピューティングを使用した最新のテクノロジーと一致しています。機械の故障を先取りして防止するためには、それが何であるか、そしてそれが産業環境で発生する理由を理解することが最初に重要です。

また、事後対応型保守、診断分析、予防保守など、機器の障害に対処するための既存の戦略を確認することもできます。これらの戦略がどこで失敗するかを理解することで、メーカーが3つの前任者のそれぞれの問題を解決する予知保全に移行している理由を知ることができます。

特定のセクションにスキップしたい場合は、次のように確認します。

• マシン障害とは何ですか？
• 機器の故障の種類は何ですか？
• 機械の故障の最も一般的な原因
• 機器の故障をどのように防ぐことができますか？
• 機器の故障を防ぐ上でのIoTの重要性

機械の故障とは何ですか？

機械の故障、または機器の故障とは、産業機械の一部が全体的または部分的にパフォーマンスを低下させたり、意図したとおりに機能しなくなったりするイベントです。 「マシン障害」という用語には、さまざまなシナリオと重大度のレベルが含まれる場合があります。

この文脈での失敗は、生産を完全に停止させる重大なショーストッパーの問題であるだけでなく、マシン内の有用性の喪失も含みます。すべてのシステムが劣化し、何らかの形で効果が失われるため、マシン障害の許容しきい値は状況によって異なります。有用性のわずかな損失が認識されたとしても、大規模なリソースの浪費につながる可能性があります。

私たちの目的では、産業機械の一部がその職務を完全にまたは部分的に実行できない原因となる誤動作は、機械の故障と見なされます。

マシンの障害はスペクトルであり、多くの障害は特定の時点に起因するものではありません。機器が機能しなくなる明らかな障害もあれば、知らぬ間に忍び寄る障害もあれば、メンテナンスが不十分な状態が長く続くほど効果を着実に低下させる障害もあります。機械の故障には主に3つの分類があります。

突然の失敗

これは、ほとんどの人が機械の故障を聞いたときに考えることです。予期しない（しかし明らかな）故障が発生すると、生産ラインが急上昇します。粉々になった道具、折れたバンド、溶けたワイヤーなどがこのカテゴリに分類されます。

断続的な失敗

これを生産ラインのスパッタリングエンジンのように考えてください。少し進んでから終了します。バックアップを開始すると、意図したとおりに少し長く動作し続けますが、その後再び失敗し始めます。断続的な障害は、通常、「完全な」マシン障害に向かう途中で発生します。これらの散発的またはランダムな障害は、その性質上、特定が難しい場合があります。断続的な障害は、メンテナンスによって頻繁に防止できます。

段階的な失敗

これらは、マシンの有用性が着実に低下するにつれて、時間の経過とともに見られる障害です。これには、ゆっくりと細断するベルト、鈍くなるブレード、最終的には残留物の蓄積で詰まるパイプなどが含まれます。ほとんどの段階的な障害は、手元にある部品の予想寿命を理解することで、定期的なメンテナンスによって防ぐことができます。

機械の故障の最も一般的な原因

失敗はどこかで始まります。以下は、機械の故障の最も頻繁な原因のいくつかであり、将来の誤動作のインスタンスを分析、準備、および防止するために使用できます。

オペレーターエラー

テクニカルサポート用語PEBKACを聞いたことがある場合は、産業用機器についても同じことが言えます。広範囲にわたる訓練にもかかわらず、人間は依然として誤りを犯しがちであり、訓練からの重要な原則、怠惰、倦怠感、そして昔ながらの忘却を忘れています。機械のオペレーターによる機器の誤用や乱用は、故障のせいになることがあります。これには、機器の落下などの単純な事故も含まれます。

間違ったメンテナンス量

これはメンテナンスが少なすぎる可能性がありますが、メンテナンスが多すぎて機械の故障につながる可能性もあります。あまり頻繁に発生しないメンテナンスは、問題を気付かずに手放す可能性があり、それが障害のドミノ効果につながる可能性がありますが、頻繁なメンテナンスは、本質的に、毎回システムに混乱をもたらします。技術者が機械を開くときはいつでも、それがパネルの破損、ネジの紛失、誤ってワイヤーを間違った方向に揺らしたり、ボルトを剥がしたりするなど、リスクと失敗の可能性が常にあります...可能性は無限であり、増加します機器に触れる回数が多くなります。

物理的な摩耗と裂傷

産業機械の故障のこの原因には、ベアリングの故障、金属疲労、腐食、ミスアライメント、および一般的な表面劣化などが含まれます。

信頼性文化の失敗

オペレーターが設備や生産目標を厳しくしすぎて、息を吸ったり、問題を安全に解決したりするのに1分もかからないと感じた場合、失敗は避けられません。 「バンドエイドの修正」は最終的には使い古され、迅速で汚い解決策の文化が広まると、複雑な問題や大規模なマシン障害の頭痛の種につながる可能性があります（最終的には、ほとんどの場合、全体的な生産量が低下します）。

機器の故障をどのように防ぐことができますか？

機器の障害を防ぐために使用できる戦略は複数あります。適切な戦略を選択するかどうかは、マシンの重要度、障害の予測可能性、および利用可能な予算と監視インフラストラクチャによって異なります。産業環境で機械の故障を処理するための次の方法は、最も複雑でないものから最も複雑なものまでリストされています。

リアクティブメンテナンス

これは、従来の保守パラダイムです。壊れたら直します。誤動作が発生した場合に問題を解決するためのルートを提供するため、マシンの障害を防ぐことはできません。

診断分析

これにはもう少し掘り下げる必要があります。この保守構造内で、マシンデータと根本原因分析が展開され、マシンが最初に故障した理由が特定されます。この情報は、予防保守戦略で使用できます。

予防保守

予防保守には、使用前の定期的な機械の検査、保守スケジュールの確立と遵守、平均寿命が切れる前の定期的なコンポーネントの交換、および障害が発生する前に障害を回避しようとするすべてのことが含まれます。数千マイルごとに車のオイルを交換するようなものだと考えてください。オイルが濁って残りの機器が詰まるまで待つことはありません。故障が発生する可能性がある場合の予想に基づいて、予防的に予防的に維持します。

予知保全

予知保全は、過去のマシンのパフォーマンスを使用して資産の動作をモデル化します。十分なデータがあれば、アルゴリズムは、IoTに接続されたマシンからのリアルタイムデータに基づいて機器の障害を予測するように機能します。これは、完全に優れた部品の交換など、予防保守タスクが不必要に発生するのではなく、障害が差し迫っている、または発生する可能性が最も高い時期について、より深くカスタマイズされた分析に基づいていることを意味します。

機器の故障を防ぐ上でのIoTの重要性

IoTデバイスは、提供するデータのおかげで、メーカーやOEMに前例のない洞察を提供します。 IoTに接続された機械は、機械データを監視してボトルネックを特定し、オペレーターに差し迫った障害を通知し、機械学習と組み合わせると、KPIに基づいて次のアクションの提案を提供するインテリジェントネットワーク内で動作できます。 「このビットを交換して通常の速度で続行するには、マシンを10分間停止する必要がありますか？次の2時間、80％の容量でマシンを実行することで、より大きな価値を引き出すことができます。100％の容量で実行した場合、同じ期間に60％の障害が発生するのに対して、完全な障害が発生する可能性は10％になります。」

IoTと従来のデータ収集および分析手法の真のメリットは、リアルタイムの収集能力です。履歴データは予防保守戦略に関する優れた洞察を提供できますが、IoT対応の予知保全は、稼働時間を増やし、リソースの浪費を減らし、保守スケジュールを超えてプロセスの最適化などに拡張できる戦略的洞察を提供することにより、メーカーに競争力を提供します。さらに、IoTに接続された機械は、安全でエアギャップのある環境でも、クラウドを利用して詳細な分析を行い、エッジコンピューティングを利用して超高速の洞察を得る可能性があります。