予知保全とは何ですか、なぜそれが重要なのですか？
今日の施設は、データ接続、統合ハードウェア、および多数の自動システムを備えており、かつてないほど複雑になっています。今日のサイトおよび資産管理プラットフォームには、高度な機器保守手法の使用を可能にする複雑なデータ分析ツールもあります。近年、監視ツールや技術がより強力になるにつれて、予知保全（PdM）が再び注目を集めています。 PwCによる最近の調査によると、回答者の95％が、PdMが少なくとも1つの主要なメンテナンスバリュードライバーを改善したと報告し、60％が機器の稼働時間の明らかな改善を見たと報告しました。
条件ベースのメンテナンスとも呼ばれる予知保全の概念は、機器の問題が発生する前にそれを検出する方法として何十年も前から存在しています。このフレームワークは、真の定量的データセットを表す履歴およびリアルタイムの測定値を使用します。この投稿では、予知保全の内容、その実装方法、および予知保全が多くの企業にとって重要な資産管理ソリューションである理由について説明します。予知保全プログラムは、予防や是正などの他の形態の保全を補完して、運用パラメータを最適化するための代替ビューを提供できます。
予知保全の重要な要素
予知保全を他の形態の機器ケアと区別するコア機能の1つは、監視ハードウェアの使用です。施設資産管理タグ、LDARタグ、スチームトラップタグ、その他の資産タグや監視ツールなどのさまざまな監視コンポーネントが各機器に取り付けられ、エンタープライズ資産管理（EAM）やコンピューター化された保守管理システム（CMMS）。これにより、ユーザーは重要なメンテナンスデータを表示し、個々のコンポーネントと主要なシステムのパフォーマンスを監視できます。
監視は、継続的（オンライン）、定期的、またはリモートのハードウェアで実行できます。このハードウェアを機器に接続することにより、パフォーマンスを評価および予測するために、さまざまなパラメータを測定することができます。最も役立つ測定値のいくつかは次のとおりです。
- 振動解析
- 熱画像
- 欠陥検査
- 音響モニタリング
- オイル分析
- 赤外線分析
これらのデータ入力の品質は重要であり、これらのコンポーネントと基盤となる機器のパフォーマンスを定期的に確認することが重要です。人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）デバイスなどの追加テクノロジーは、データの収集と分析の品質を向上させるためによく使用されます。
予知保全の仕組み
企業が予知保全手法を採用するための最良の方法は、正式なプログラムを作成することです。これにより、関連するすべての従業員が、機器の重要な決定がどのように行われるかを簡単に理解できます。予知保全には継続的なデータ収集と分析が必要なため、プログラムは適切なリソースと予算の割り当てを確保するのにも役立ちます。予知保全プログラムがどのように機能するかを説明する最も簡単な方法は、いくつかの重要なステップを確認することです。
- 機器の履歴とニーズを確認する
- データキャプチャとリモートセンサーを構成する
- 主要な機器パラメータを監視する
- データ分析と予測モデリングを実行します
- 作業指示書生成の設定パラメーターを定義する
- 指標とレポートを最適化する
プログラム全体の目標は、意思決定を改善し、機器の耐用年数を延ばす保守管理フレームワークを作成することです。すべての形式のメンテナンスと同様に、予測、予防、および修正作業の間の適切なバランスを見つけるには、慎重なアクション計画が必要です。傾向分析は予知保全の重要な機能であり、手順とワークフローを設計する際に注意深く理解する必要があります。
予知保全プログラムの重要性
予知保全は、修理に費用がかかる、複雑である、または潜在的に壊滅的な障害に対して脆弱な機器を監視する場合に特に役立ちます。いくつかの例は、航空機や原子力発電所です。予知保全は費用のかかる作業になる可能性があり、正しく実行するには高度な専門スキルも必要です。これは一部の企業にとって障壁となる可能性があるため、実装前に予知保全プログラムから潜在的なROIを慎重に見積もることをお勧めします。
適切に実装された場合、予知保全は保守時間を短縮し、機器の生産的な稼働時間数を最大化することができます。これらのコンポーネントの動作寿命を最大化することにより、スペアパーツや消耗品に関連するコストを節約することも可能です。企業は、正式な予知保全プログラムに進む前に、徹底的なニーズ評価と財務予測を実行する必要があります。
クラウドコンピューティング、AI、およびIoTデバイスを使用した統合ハードウェアの進歩により、予知保全は施設エンジニアやサイト管理者にとって強力なツールになりました。機器をリアルタイムで監視し、データベースの意思決定を行う機能により、これらのプラクティスは、適切な状況で適用された場合に大幅なコストを節約できます。適切な機器のメンテナンスと資産管理には、さまざまな形式のメンテナンスと制御技術の長所と短所のバランスをとる包括的なアプローチが必要です。
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