高度な機械状態監視：健全性とOEEを向上させる

機械状態監視とは

機械状態監視とは、一定期間にわたる機械の健全性を評価する能力のことです。これには効率（効率低下は根本的な問題を示唆する可能性がある）、部品の摩耗、不良品出力などの性能指標、使用統計、メンテナンス統計などが含まれます。

現在、製造業の大半は原始的なメンテナンス戦略で運営されており、反応型またはカレンダーベースのアプローチで設備を維持しています。その理由は、ほとんどの製造業者が設備の運転健全性を知らせる機械状態データを持っていないからです。

その結果、選択肢は「スケジュール通りにメンテナンスする」か「故障するまで待つ」かの二択になり、どちらも効率的ではありません。これにより、不要なメンテナンス費用や大量の機械ダウンタイムという、驚くべき浪費が生じています。

本記事では、状態監視がいかにこの問題を解決し、製造業者にリアルタイムの機械状態データを提供して、設備の現在の健全性に基づいた事前対応型の意思決定を可能にし、さらにはショップフロアへの自動化導入を実現するかを探ります。

状態監視により、機械の健全性と診断情報に即座にアクセスし、リアルタイムで機械パフォーマンスを把握できます。

状態監視と機械監視の違い

状態監視が様々な測定条件に基づき診断を行い機械の健全性を判断するのに対し、機械監視はシンプルな機械ステータス、すなわち「機械が生産的か、そうでないか」のみを提供します。

機械監視は、機械稼働データを提供し、オペレーターやメンテナンスチームがダウンタイムイベントに迅速に対応できるため、確かに有用です。しかし、以下の2つの主な理由で不十分です。

第一に、問題を診断し、プロセスを調整して資産パフォーマンスを最適化するための、状態監視のような深層機械分析を提供しません。さらに、シンプルなダウンタイム追跡のみでは、製造業者をコスト高の予防保全（不要なケースも多い）か、問題の本質を理解せず単にその場しのぎで直す反応型保全のどちらかに追い込み、根本解決に至りません。

興味深いことに、過剰メンテナンス（カレンダーベース戦略の結果としてよくある）は、計画外ダウンタイムと同等に浪費的です。コストがかかるだけでなく、時間も消費するからです。

一方、状態監視では、資産からのリアルタイム条件を活用して、機械のメンテナンスとパフォーマンスを監視・最適化し、過剰メンテナンスも計画外ダウンタイムも防止できます。

MachineMetricsの当直ダッシュボードの例。機械パフォーマンスデータをリアルタイム表示。

なぜ状態監視が重要なのか

状態監視はリーン製造現場にとって重要です。ダウンタイム削減、生産効率向上、コスト予測、スペアパーツ供給、メンテナンスの必要性とタイミング、より正確な生産予測に役立つからです。

要約すると、機械状態監視により製造業者は、不要なメンテナンスに時間と予算を費やすことなく、既存設備からより多くの価値を引き出せます。設備パフォーマンスへのより深く正確な洞察が得られ、意思決定の改善に活用できるからです。

これにより、より高いパフォーマンスを発揮するオペレーター、管理者、メンテナンスチームが育ち、機械稼働率、稼働率、そしてもちろんOEEを含む様々な重要KPIを向上させます。ある意味、状態監視は機械監視のより成熟した形であり、有用な機械データを活用して、カレンダーベース保全と反応型保全の「ちょうど良い中間地点」を実現します。

ほとんどの製造業者はシンプルな設備稼働監視から始めますが、最終的に競争圧力により、設備の健全性を理解しパフォーマンスを最適化するため、機械状態監視へ進化せざるを得なくなるでしょう。

状態監視のメリット

状態監視のメリットは多数あります。大きな利点の一つは設備寿命の延長です。特定のパラメータが継続して想定範囲外にある場合——特に機械やコンポーネントを深刻に損傷させる要因——根本的な問題を評価・修復し、ダウンタイムイベントや長期的・高コストな損傷の発生を防げます。

状態監視は全体的な生産効率にも貢献します。リーダーが「部分的に損傷した設備で生産を継続すべきか、どの程度なら追加コストや品質低下なしで続けられるか」といった重要な判断を下せるからです。これによりダウンタイムと部品コストの両方を抑制し、機械を最大効率で活用できます。これは24/7稼働工場やライツアウトファクトリーを運営する製造業者にとって特に重要です。

機械状態監視は、製造業者の多様な目標を支援します。

• 計画外機械ダウンタイムの削減と排除
• 機械の健全性とパフォーマンスの最適化
• 品質向上と不良品削減
• 正確な機械データに基づく高性能メンテナンスプログラムの推進
• リアルタイム機械状態データに基づく自動化の実現

機械稼働率、設備健全性、メンテナンス活動の通知を報告する機械状態監視ダッシュボード。

機械で監視できる条件とは

機械で監視できる条件はほぼ無限にあります。MachineMetricsのエッジデバイスは機械のPLCに直接接続し、多様な機械データへのアクセスを提供します。さらに、外部センサーを追加したり、デジタル/アナログI/Oで古い設備を接続したりして、すべての設備を監視対象にできます。

この機械状態データを分析することで、機械の健全性をより深く理解し、迫り来る機械故障を示す変数が検出されたときに行動を起こせます。以下は、トレンド特定、故障予測、状態ベースメンテナンスの展開に役立つ監視可能な条件とコンポーネントの例です。

• 振動監視： 振動パターンは多くのことを示唆します。パターンを監視することで部品耐久性への洞察が得られ、パターンの変化は人間のオペレーターが問題を視認できる15分以上前に工具故障を示唆することがあります。
• ベアリング摩耗： 玉軸受の摩耗は製造設備を損傷させ、通常は流体圧が潤滑維持に十分でない起動時と減速時に発生します。潤滑油不足や不適切な潤滑油も原因となります。エッジデバイスでベアリング状態を監視すれば、高コストなメンテナンスとダウンタイムを防ぎ、臨界故障を減らして機械コストを大幅に削減できます。
• 負荷： 工作機械が材料を加工すると、工具が自然に摩耗し、適切な切削を確保するため機械は負荷を増大させます——切れ味の悪い鉛筆で書くときにより強く押すのと似ています。負荷増大は工具寿命の終わりを示唆する可能性があります。
• トルク： 機械の回転力の異常を検知し、ジョブ実行中の変化と不良品、機械故障、工具破損との相関を理解します。
• 加速度： 軸は即座に所定速度で始動せず、プログラムに基づき加減速します。
• 主軸回転数： 主軸のRPM（分あたり回転数）を分析し、主軸回転数の上昇が工具摩耗を促進し、チャタリングを誘発し、工具破損につながる仕組みを把握します。
• 温度： 温度は機械内の多くの潜在的問題の明確な指標です。機械温度を監視すれば、迫り来る機械故障や、より過酷な製造環境では大規模故障や火災といった健康リスクを生産従業員に警告できます。
• 工具故障： 状態監視ソリューションを導入すれば、工具破損の検知だけでなく、工具故障の予兆を予測し、故障発生前に予防保全を実施できます。

【ケーススタディ：BC Machiningが機械工具故障を予測・防止し、機械あたり年間72,000ドルの削減を実現】

機械状態監視の手法

主な機械監視手法は3つあります。

• 手動状態監視： 設備の摩耗を目視検査し、故障、温度、その他関連データを文書化します。このアナログ手法は現場での情報収集と、人間には一般的に備わっていない精度を要求します。これが、ショップフロア全体で機械データの可視性を確保するためにデジタル製造ダッシュボードを推奨する理由です。
• 機械制御・センサーベース監視： 機械制御から直接データを抽出し、デジタル/アナログI/Oを使用するか、機械にセンサーを取り付けてデータを収集・評価します。製造現場では、基本的なセンサーが衝突で倒れたり、化学・熱条件で精度を失ったりする問題があります。しかし、MachineMetrics高周波データアダプタは従来のセンサーとは異なり、PLCに直接接続するため、衝撃、傾き、飛散する金属片などの過酷な条件に影響されません。また、市場のほとんどのセンサーの1000倍の速度でデータを収集します。
• IoTの活用： リモート機械監視を可能にし、クラウドベースのソフトウェアでデータ集約、分析、レポート作成などが可能になるため、機械状態監視を次のレベルへ引き上げます。IoTはリアルタイムでの状態ベースメンテナンスの可能性も開きます。

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状態ベースメンテナンスの実現

状態ベース監視は、「機械故障の可能性が高い」と機械が示しているときにメンテナンスを実施する状態ベースメンテナンスルーチンを推進します。

状態監視ソリューションを導入すれば、製造業者はカレンダーベースや反応型のメンテナンス戦略から、使用ベースまたは状態ベースのアプローチへ迅速に転換できます。これにより、設備メンテナンスタスクを「適切なタイミング」で支援でき、過剰メンテナンスも、故障を待つこともありません。

アラーム、通知、自動化

MachineMetricsのIoT対応状態監視システムは、他システムと連携して通知やその他の自動化アクティビティを実現するインフラを提供します。これにより、リアルタイム機械状態データがチームに情報を与え、正確なデータに基づいたより良い、より迅速な意思決定を可能にします。

いくつか例を挙げます。

• CMMSとの連携： メンテナンスチームとオペレーターは設備の最適稼働を担いますが、メンテナンスシステムは正確な機械データを収集しません。MachineMetricsでは、ダウンタイムイベント、セットアップ段階、異常、一般的な使用状況、アラームをCMMSや他システムへ自動送信できます。
• メンテナンスの自動化： 機械状態を追跡する中で、アラームが適切な担当者へ即座に通知するワークフローをトリガーできます。問題を可能な限り速やかに解決できるだけでなく、機械データによっては状態閾値がオペレーターとメンテナンスチームに「問題になる前に」修正を促します。例えば「液量低下」アラームがオペレーターへ液体補充を通知し、機械故障を未然に防ぎます。これにより予知保全へ一歩近づきます。

状態ベースメンテナンスは、故障後に対処する反応型戦略と比較して、製造業者の収益に確実に貢献します。しかし、データに強い製造業者にとっては、予知保全戦略へ進むことがさらに効率的で収益性が高いです。

予知保全では、状態監視を他のデータソースと併用して分析し、「機械がいつ壊れるか？」という問いに答えます。モデルが正確に訓練されていれば、この種のインサイトは状態ベースメンテナンスルーチン以上にダウンタイムとコストを削減できます。

機械ダウンまたは差し迫った故障を検知？ 適切な担当者に適切なタイミングで自動通知し、問題を可能な限り速やかに、あるいは問題発生前に解決します。

機械状態監視ソリューション

MachineMetricsの産業用IoTプラットフォームは、機械からストリーミングされるリアルタイムデータを活用してパフォーマンス監視、メンテナンス展開などを可能にする機械状態監視システムを提供します。

PLC経由で機械に接続し、データを収集・変換して、数分で利用可能な機械データとインサイトにするプラグアンドプレイソリューションを提供します。これにより、設備の健全性を個別に、また操業全体として即座に把握・管理でき、必要なときに適切な担当者へ通知し行動を促せます。オペレーターによる文脈データに加え、個々の機械パフォーマンスと健全性だけでなく、操業全体のステータスへの即時可視性が得られます。

これは製造業者の多様な目標を支援します。シンプルな状態監視導入で、診断とアラームによる機械健全性への洞察が得られ、より高度なユースケースではサイクル分析や自動ワークフローが可能になります。

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