機械メンテナンス入門：設備健全性を高め稼働率を最大化

機械メンテナンスとは

機械メンテナンスとは、機械を継続的な稼働状態に保つための維持管理プロセスです。定期的なルーチンの一環として、または故障や損傷が発生する前に行うもの（表面清掃、ギア潤滑、ベルトなど部品の摩耗チェックなど）が含まれます。また、振動パターンの変化、温度上昇、エネルギー消費増加など、将来的なトラブルの兆候を監視することも含まれます。さらに、故障後の損傷評価や部品交換といったプロセスも機械メンテナンスに含まれます。

本質的に、工場フロアの機械を機能させ、意図通りに稼働させるためのあらゆる活動が機械メンテナンスと見なせます。機械メンテナンスサービスは通常、メンテナンス技術者が実施し、機械制御、センサー、機械インターフェースからのデータによって、いつメンテナンスが必要になるか、または必要になるかを評価するサポートを受けます。

機械をどのように維持管理するか

機械メンテナンスには複数のアプローチがあり、対象機械やメンテナンスニーズの予測可能性に応じて戦略的に使い分けられます。

多くのシナリオでは、より成熟した複雑なメンテナンス戦略が、最大の機械稼働率とコスト削減をもたらします。予知保全や処方保全といった高度なメンテナンス戦略では、機械監視テクノロジーを用いて工場フロア機械の情報を収集し、それを処理して差し迫ったメンテナンスニーズに関するインサイトを生成します。

データは産業用IoTデバイスやセンサー、機械オペレーターから収集できます。この情報をリアルタイムで収集・分析し、重大な機械損傷の防止やフロア作業員の安全向上に役立つニアインスタントなインサイトとして活用できます。また、長期的なインサイトとして、常時備蓄すべきスペアパーツ数などの意思決定を導くこともできます。

機械監視は、機械ダウンタイムと損傷を予測・防止するだけでなく、最大効率を達成するために問題を修正する方法とタイミングを処方するメンテナンスアプローチを支援します。これは、部品をフルに活用し、故障（または品質低下）の瞬間にできるだけ近いタイミングで交換することを意味します。

高度に予測可能な機械の場合、使用ベースの予防保全など、よりシンプルな戦略で一部のメンテナンス側面を同等に管理できるケースもあります。非製造業の例では、設定走行距離後の自動車エンジンオイル交換がこれに当たります。ほぼすべてのケースで、よりデータ中心のアプローチに傾けた戦略の組み合わせが、最良の結果をもたらします。

機械メンテナンスの種類

メンテナンスの種類についてさらに深く知りたい方は完全版記事をご覧ください。ここでは各機械メンテナンス戦略の概要を紹介します：

• 事後保全（リアクティブ）：壊れてから直す
• 予防保全：部品が壊れる前に定期的に交換をスケジュールする
• 使用ベース保全：機械が一定量使用された時点で、壊れる前に部品を交換する
• 状態ベース保全：部品が摩耗し、適切に機能しなくなりそうなときに交換する
• 予知保全：履歴データを用いて部品の故障時期を予測し、故障前に交換する。通常（必ずしも常にではないが）AIと機械学習を活用する
• 処方保全：高度なデータ分析手法を用いて故障予測だけでなく、特定のKPI（またはKPIセット）に向けて最適化する際の最適なアクションと実装タイミングを、故障・安全ハザード・品質問題の発生前に提示する

予知機械メンテナンスは「ちょうど良い」メンテナンスソリューションです。製造業者は問題が発生する前に修正でき、不必要なメンテナンス活動に過剰支出することもありません。

機械メンテナンスをどう改善するか

ほとんどの製造業者にとって機械メンテナンスを改善する最も効果的な方法の一つは、データ収集と分析に注力することです。データ駆動型メンテナンスはリソースを節約し、多様なメリットをもたらします：

• まだ使用可能な部品を無駄にせず、必要なときのみ交換
• 予期せぬ故障によるダウンタイム削減
• メンテナンススタッフの作業時間短縮
• 不十分なメンテナンスによる機械・安全インシデントのリスク低減
• 交換部品の過剰在庫に必要な保管スペース削減
• 予算、スケジュール、生産見込みなどを導く予測可能性の向上

正確なリアルタイム機械データを収集するため、製造業者はMachineMetricsのような機械監視ソフトウェアを用いて、機械の制御装置に直接接続できます。この機械データは文脈化され、工場内の多様なステークホルダーが利用できる形で提供されます。製造業者の成熟度に応じて、データはますます価値の高い形で活用されます。

例えば、機械監視を用いて機械がダウンしているときを把握し、できるだけ速やかにメンテナンスを派遣して問題を解決する、というシンプルな活用も可能です。しかし、より高度な製造業者は、こうした大量の機械ダウンタイムコストを避けたいと考えます。

事後保全アプローチの代替として、状態ベース保全があります。機械制御とセンサーからの情報により、設備の健全性を伝え、機械故障前に通知をトリガーします。

このように、カレンダーベースの戦略で設備を過剰メンテナンスすることに多大な時間とコストを費やすことなく、機械を稼働し続ける方向で取り組めます。メンテナンスプログラムの改善は、より多くのデータを用いてより高度な戦略を推進する方向で進み、各ステップで機械稼働率を高めながらコストを削減します。

データ駆動型メンテナンスのどの側面に注力すべきか判断するため、以下を考慮してください：

• データ収集により現状を把握できる。メンテナンスプログラムを測定できなければ、改善しているかどうかわからない
• 正確なデータにより、故障とメンテナンスの最も顕著な理由を特定し、防止に向けて取り組める
• リアルタイム機械データにより、チームは今すぐ行動し、問題を防止・是正できる

機械データを収集し、設備のパフォーマンスをより深く理解することに注力してください。この重要な要素があれば、メンテナンスリソースをいつ、どのようにアラートすべきか、故障と潜在的故障に対処すべきかを判断しやすくなります。