製造における予知保全の 5 つの重要な利点

一般的に認識されている保守には、事後対応、予防、予測の 3 つの形態があります。マシンのメンテナンスの最も単純な形式は、事後対応型のプロセスです。機械が故障した場合、その機械は稼働から除外され、修理されてから、できるだけ早く稼働に戻ります。この方法は生産と機械の稼働率を最大化するように見えますが、多くの欠点があります。つまり、重要な資産または機械部品が故障した場合、コストのかかるダウンタイムと高額な修理費用が発生する可能性があります。

ダウンタイムの長期化を避けるために、製造業者は、故障のリスクを軽減するために、機器がまだ正常に動作している間に定期的なメンテナンス作業を行うことを含む、予防的メンテナンスの実践に目を向けています.

予防保守の前提は、資産の故障率の理論値です。これにより、部品の寿命がいくらか残っていても、いつ部品を交換する必要があるかが決まります。ただし、メーカーは、資産の使用状況とメーカーが常に手元に持っている交換部品の在庫に基づいて定期的なメンテナンスをスケジュールすることにより、未使用の寿命を最小限に抑えることができます。ダウンタイムや重要な部品の故障に伴うコストの損失が効果的に軽減されるため、予防保守は一般に事後保守よりも長期的には費用対効果が高くなります。最終的に、予防保守はマシンのライフサイクルを延長し、アップタイムを増加させることができます。

予防保守は時間とコストを節約しますが、部品が劣化する前に交換することを前提としています。つまり、部品にはある程度の寿命があります。そのため、予知保全と呼ばれる第 3 の方法が開発されました。これは、テクノロジを活用して、障害や故障が発生する前に予測して回避するものです。

予知保全の概要

予知保全では、モノのインターネット (IoT) デバイスによって収集されたセンサーデータを使用して、データを監視し、問題や故障が発生する前に潜在的な欠陥や障害を検出します。たとえば、センサーデータを処理してオイルの粘度や機械の振動を分析したり、熱画像を分析して摩耗したコンポーネントに関連する局所的なホットスポットを見つけたりすることができます。

資産のパフォーマンスをリアルタイムで監視することにより、予知保全は、必要な修理と維持の頻度を減らし、事後対応の保全の必要性を排除すると同時に、不必要または過剰な予防保全に伴うコストを回避します。

適切に実装された場合、予知保全は、ダウンタイム、サービス時間、および追加の部品や消耗品の取得に関連するコストを最小限に抑えることで、企業の収益を保護できます。ある調査では、平均して、強力な予知保全を実施している工場では、保守コストを 12% 削減し、稼働時間を 9% 増加させ、老朽化した資産の寿命を 20% 延ばすことができることがわかりました。さらに、予知保全は多くの場合、環境を保護します。効果的に実施すると、環境、健康、品質、および安全上のリスクを 14% 削減できます。

予知保全と機械学習を IoT 対応のメンテナンスツールと併用して効率を高めることもできますが、特定の資産監視技術やデバイスは高価であったり、適切に操作するために専門的なトレーニングが必要になったりする場合があります。

予知保全のベストプラクティス

予知保全モデルの成功は、アプローチ、実行、期待など、いくつかの要因に左右されます。これを正しく行うための 5 つのガイドラインを次に示します。

1.ビジネスに不可欠な機械を優先

製造業者は、事業運営に絶対に必要なマシンを特定することから始め、これらの資産のメンテナンスが優先されるようにする必要があります。製造業者は、故障した場合に最も重大な混乱を引き起こすマシンとプロセスに焦点を当てることで、コストを保護しながら業務を中断することなく継続できるようにします。

2.リアルタイムのデータ収集を使用

製造業者は、IoT によって提供されるさまざまな機能を活用する必要があります。リアルタイムのデータを収集することで、IoT センサーはメンテナンス記録と個々のマシンの履歴のアーカイブを作成でき、長期にわたるパフォーマンスの追跡に役立ちます。

IoT センサーは、手動で達成できるよりもはるかに高速かつ正確に、さまざまな機械の状態に関する洞察を提供します。これらには、出力品質や電力使用量などの条件が含まれ、アセットの一般的な損耗に関する観察にまで及ぶ場合もあります。

3.タイムリーなデータ分析を行う

データ分析により、メンテナンス担当者は、各資産が全体的な出力、パフォーマンス、稼働時間にどのように貢献しているかを理解できます。このデータを使用して、資産が故障する前に識別して修復または交換したり、性能が許容範囲から逸脱する前に機械の出力を修正したりできます。常識のように思えるかもしれませんが、定期的なデータ収集と分析の実践を維持することは、予期しない機器の故障やコストのかかるダウンタイムの可能性を防ぐための鍵となります.

4.データ主導の意思決定

データ分析に基づいて、メンテナンス担当者はマシンの故障や故障を防ぐために必要な措置を講じることができます。ただし、これらのアクションの結果を監視することも重要です。サービスを受けた資産のパフォーマンスが引き続き低い場合、これはさらなる問題を示している可能性があります。

また、予知保全プログラムの費用対効果と ROI を実証するために使用できるため、これらのプラクティスの成功を文書化することも有益です。

5.継続的なサポートを提供

予知保全プログラムの効果を維持するには、継続的なサポートが必要です。企業の規模が拡大するにつれて、ビジネスの運用上のニーズをサポートし続けるために、予知保全アプローチはそれに応じて調整する必要があります。これは、監視機能の拡張、トレーニングイニシアチブの強化、または機械のパフォーマンスを評価する際に湿度や温度などの要因を考慮に入れるためのメンテナンスアプローチの改善という形で実現できます。効果的な予知保全プログラムは動的で適応性があり、ビジネスのニーズに最も効果的に対応できます。

メンテナンスライフサイクルの合理化

予知保全の価値を誇張することは困難です。予測分析と IoT の速度と柔軟性を利用することで、メーカーはリアルタイムのマシンパフォーマンスデータを活用して、将来の潜在的な障害、ダウンタイム、およびコスト損失を防ぐことができます。このプロセスはビジネスの収益を強化し、環境保護と安全性の向上、不可欠な部品や機械の寿命の延長など、さまざまなメリットをもたらします。

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