予知保全：効率向上、ダウンタイム削減、顧客満足確保

 

あらゆる製造環境で、毎日、故障とダウンタイムが発生します。反復作業を行う設備を扱う以上、それは現実です。しかし、今日の市場での製造には効率と品質生産が求められます。「ジャストインタイム」製造環境でたった一台の機械に計画外ダウンタイムが発生すれば、遅延を招き、不満な顧客、競合への顧客流出、企業収益への直接打撃をもたらします。

（モノのインターネット）の成長による真に素晴らしい成果の一つは、機械データを活用して、計画・非計画問わずダウンタイムの運用コストと影響を制限できることです。これが予知保全です。

予知保全とは

予知保全（PdM）とは、工場フロアの機械におけるメンテナンス要件を予測する手法です。機械からの運用データを分析することで、パターンが浮かび上がり、オペレーターが故障モードを理解し、特定ユニットでいつメンテナンスが必要になるかを予測できるようになり、コストの低い時期に計画実施できます。

過去には、メーカーは事後保全とその他のメンテナンス戦略、いわゆる「壊れてなければ直すな」手法に依存していました。機械がれてからサービスするのは、計画外ダウンタイムと機械他部品への潜在的影響、故障期間中のアウトプット品質への影響の両面で、莫大なコストでした。

時間とともに、企業は事後保全から離れ、予防保全戦略を導入しようとしました。しかし予防保全は平均値に依存し、設備の現在またはリアルタイム状態を反映しません。

予防保全は事後保全から一歩前進ですが、明確な勝者は予知保全です。予知保全の実装は、各機械から引き出される具体的情報に依存し、潜在的問題を検知します。例として振動分析があります。

ベースラインを用いて機械の予知保全データを収集するモデルなら、特定部品の振動増加のような変化を検知でき、それは損傷や異物混入が原因かもしれません。ベースラインからの逸脱により、問題が深刻化し設備故障となる前にメンテナンス必要性を予測できます。

予知保全の仕組み

予防保全とは異なり、予知保全プログラムは設備が生成するデータを使用し、クラウドへ送信します。生産とビジネスプロセスデータと同様、リアルタイム状態ベースメンテナンスを分析し、機械の健全性や部品・工具寿命のパターンとトレンドを検知し、メンテナンスコストを削減します。

多くの場合、OEM設備は部品や工具の期待寿命を述べます。しかしこれは業界全体の平均に基づきます。軽負荷用途では予想より遅く摩耗し、重負荷用途では予想より速く摩耗することを考慮しません。

生産・メンテナンス監視プラットフォームの高度分析は、トレンドと状態ベースメンテナンスを用いて、実際の摩耗時間や故障モードを予測・プロットします。これらのインサイトを中心に予知保全プログラムを開発し、ダウンタイム削減とコスト管理が可能です。

堅牢な予知保全プログラムは、プラットフォームを用いて故障差し迫り時にメンテナンススタッフへアラートを送り、事後対応によるダウンタイムを削減できます。また、予定変更時間や清掃のための計画ダウンタイムなど、工場生産情報と連携し、修理をスケジュールできます。

スケジュールアラートは技術者からMROストックルームへ拡張でき、部品をステージングして更なるダウンタイムを回避できます。部品は、システムが処方する確立された最小/最大部品数に基づき、自動再発注可能です。全体的なメンテナンス戦略の一環として、各企業は自社ニーズに合わせて予知保全技術を調整できます。

予知保全のメリット

コスト削減の観点から、予知保全戦略のメリットには、計画ダウンタイムの最適化と非計画ダウンタイムの最小化があります。予知保全プログラムは従業員生産性と設備寿命も最適化します。高度分析と機械学習アルゴリズムを用いれば、予防保全では決して過小評価できません！

予知保全が計画ダウンタイムを最適化する仕組み

計画ダウンタイムには、機械清掃・注油から、定期的に故障することが知られている部品交換まで含まれます。この種の予防保全は非計画ダウンタイムリスクを低減します。コンピューターのウイルススキャンや家電の清掃と同様、よくメンテナンスされた機械からはより効率的で高品質なアウトプットが得られます。

機械運用で収集されるデータのおかげで、予知保全は定期的に、受注生産への影響が最小となるタイミングでスケジュールできます。また、この性質の適切なメンテナンスは、機械的設備の寿命を必然的に延ばし、交換が困難で高コストなものを守ります。稼働率最大化とコンポーネント寿命最大化は、予知保全プログラムで最終的には大幅なコスト削減につながります。

予知保全が非計画ダウンタイムを制限

Wall Street Journalの記事によると、「非計画ダウンタイムは産業メーカーに年間推定500億ドルのコストを与えている。」 このコストを予知保全で制限することは、高競争力の製造業界で極めて重要です。

計画予防保全が機械を大半の時間スムーズに稼働させられるとしても、デジタルで機械を監視すれば、分析時にあらゆる機械のパターンを示す膨大なデータが収集されます。この種のパターン検知は履歴データに基づき、アウトプットが発生しそうな機械を特定し、メンテナンスをプロアクティブに計画するのに役立ちます。

予知保全が設備寿命を最適化

機械の効率、アウトプット、品質を長期監視すれば、上記のようにメンテナンス必要時を特定するデータが明らかになりますが、機械が寿命末期に近づいていることも特定できます。事後保全と予防保全ではこれができません。

機械が経年し、使用レベルに応じて、メンテナンススケジュールは変化し、予知保全で管理できます。機械の各部は時間とともに生産ストレスへ異なる反応を示します。データパターンで予測されるメンテナンス増加は、コスト対パフォーマンスのティッピングポイントに機械が達しつつあることを明らかにします。大規模部品または装置全体の交換必要性を予測・計画することで、コスト/予算と時間/労力の両面から管理可能になります。

予知保全が従業員生産性を最適化

予知保全が従業員生産性を最適化する方法は多数あります。まず、労働コストそのものを見てみましょう。修理がスケジュールされれば、コンポーネント全交換ではなく少数部品交換で済むため、修理に要する時間が短縮されます。また、設備クリティカル故障の修理頻度が減り、「緊急呼び出し」が大幅に減ります。

従業員視点では、予知保全により故障が減り、事故回避システムが機能します。これらは作業者に危険があるときに警告・停止し、工場環境を劇的に改善し、労働災害を最小化します。

さらに、ダウンタイムとサブオプティマルパラメータでの運用はアウトプットに影響するだけでなく、従業員士気にも影響します。問題発生時に慌てて解決するのはストレスです。予知保全はこうした事態を最小化します。

予知保全が収益増加に貢献

上記でカバーした予知保全のメリットは、最終的にはすべて同じ目標を持ちます：ボトムラインの増加。良好なコンポーネントへのメンテナンス削減と故障コンポーネントの迅速修理により、修理をより効果的に処理し、修理時間を削減できます。産業分析の可能性について最も包括的な研究の一つは、McKinseyが2015年に実施しました。彼らは以下の改善機会を発見しました：

メンテナンスコスト 10〜40% 削減

計画メンテナンスはスケジュールベースのため、不要なときにメンテナンスタスクが実行されるケースがあります。予知保全はこうした非効率を防ぎます。

廃棄物 10〜20% 削減

検知されないサブオプティマル運用は廃棄的生産を招きます。原材料、エネルギー、労働コスト、機械時間が浪費されます。予知保全システムは、問題が発生する前に廃棄につながる問題を発見できます。

新たな改善機会 10〜50% 発見

データ収集が自動化されれば、高度分析を通じてプロセス最適化機会に関する新たなインサイトが日々発見されます。

予知保全テクノロジー

堅牢なデータ駆動型予知保全プログラムで使用される予知保全テクノロジーには多数のタイプがあります。これらの状態監視機器は、オペレーションの予知保全ソリューション構築に使用できます。これらのテクノロジーには以下が含まれます。

赤外線サーモグラフィ

熱は製造環境のほぼ常に副産物です。しかし、機械やジョブタイプごとに多くの場合予測可能です。PdMプラットフォームは、機械またはジョブごとにこれらの熱パターンをマッピングし、温度スパイクを分析して差し迫った問題を判断できます。赤外線サーモグラフィは、モーター、ベアリング、その他の摩擦面などの設備温度を監視・測定できます。電気キャビネットの「ホットスポット」発見や絶縁不良検知にも役立ちます。赤外線サーモグラフィは温度を測定し、測定対象ユニット全体を画像として表示します。監視プラットフォームはこれらの画像を格納・分析し、特定条件下での問題検知とトレンド特定を行えます。

音響監視

一部の予知保全監視プラットフォームは、高周波信号を用いて設備状態を判断できます。同じ原理を空気伝播音に適用できます。この音響ノイズを取得することで、故障を検知できます。高度機械学習アルゴリズムが時間とともに予測能力を向上させます。これらの分析を他監視テクノロジーと組み合わせ、異常を発生前に掘り下げて発見できます。

振動分析

すべての製造・フライス加工設備は振動します。この機械・ジョブタイプごとの振動をプロットし、健全な範囲をカーブで決定できます。振動分析は、予知保全エンジニアが微妙な変化と顕著な変化の意味を学ぶのを助けます。機械学習アルゴリズムが時間とともに精度を増すにつれ、摩耗率と故障点を評価できます。

オイル分析

予知保全プラットフォームが音、振動、温度で設備や部品の健全性と故障可能性を評価する一方、機械内部で起きていることを捉えるもう一つのツールがオイル分析です。オイル純度、異物含有量、汚染物、オイル組成を測定することで、技術者は原因を特定・プロット・予測し、修正戦略を開発できます。オイル分析データは分析プラットフォームへ送信され、他監視データと組み合わせて機械健全性の明確な画像を得られます。

予知保全の導入方法

予知保全が非計画ダウンタイム回避と製造コスト増大防止の確実な道だと明らかになった今、問題は：どう予知保全計画を導入するか？

まず、解決しようとしている問題の核心を掴みます：

• 非計画ダウンタイムが懸念か、コンポーネント故障コストが懸念か？
• フロアの一部機械がより「重要」か？ すなわち、より頻繁に使用される、より多くの受注の中心的存在など。

次に、既存状態を評価するか、機械パフォーマンスのデータベースラインを作成します。これには自社基準、OEE基準、その他業界基準を使用できます。各機械を見て、過去のパフォーマンスレベルを確認します：どれくらいの頻度でダウンしたか、どのコンポーネントが定期的に故障するか、現在どれくらいの頻度でメンテナンスがスケジュールされているか、等々。

第二に、履歴データをパターンについて調べ、何が問題を示す指標か、ベースラインからの何の逸脱がオペレーターへフラグを立てるべきか等を検討します。

最後に、これらのパターンとベースラインパフォーマンス測定値に相対的なデータを用いて、データを継続的に更新し、現在の状態を反映し続け、明確にメンテナンス必要性を示す悪化パターンをフラグするプロセスを制度化します。これが鍵です：分析できなければ予測できません。正確なデータが不可欠です！

機械の機能に関連する限り、非計画ダウンタイムを最小化することは莫大なコスト削減であり、ボトムラインにも影響する市場遅延を防ぎます。今日の製造環境において、予知保全は「あったら良い」ものではありません。必須です。

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