予知メンテナンス:データ分析でダウンタイムを防ぎ、コストを削減する方法
2024 年 9 月 30 日更新
目次
- 予知メンテナンスとは何ですか?
- 予測と予防メンテナンス
- 予知メンテナンスのメリット
- 予知メンテナンスの仕組み
- 予知メンテナンスの実装
- 予測メンテナンスは何を監視しますか?
- 予知メンテナンスのベスト プラクティス
- パフォーマンスの問題を先取りする
- よくある質問
重要なポイント
予知メンテナンス は、高度な分析と監視技術を使用して、機器が故障する可能性が高い時期を予測するデータ駆動型のアプローチであり、故障が発生する前にメンテナンスを実行できます。
会社の運営に重機を使用している場合は、これらのツールを常に利用できるようにする必要があります。計画外のダウンタイムが生産の遅れを引き起こす可能性があるため、多くの企業がこの頭痛の種とそれに伴う経済的損失を回避するために予知保全を採用しています。
予知保全ソフトウェアは、インターネットに接続されたセンサーによって収集されたデータを通じて機器の状態を分析します。注意が必要な機器がある場合、システムは自動的にメンテナンス チームに警告します。
予知メンテナンスは未来です。コストを削減し、メンテナンス作業を最適化し、ビジネスを継続できる可能性があります。このガイドでは、予測メンテナンスとは何か、その仕組み、そしてビジネスにとって予測メンテナンスからより多くの価値を引き出す方法について説明します。
予知メンテナンスとは何ですか?
Kateryna Babaieva による Pexels
の画像予知メンテナンスは、追跡ソフトウェアを使用して機器のメンテナンスが必要な時期を予測する修理および維持戦略です。
ワークフローが中断されると、業務遂行能力に悪影響を及ぼします。予知メンテナンスを導入することで、品質や安全性を犠牲にすることなく会社の機能を継続できます。
予知保全の優れた点は、人間の目では必ずしも捉えられない機器の微妙な変化を検出できることです。これは、何かが少しでもずれていると簡単に故障する可能性がある複雑な機器を管理する場合に非常に役立ちます。
これらの業界の企業が予知保全を採用しているのは一般的です。
- 石油およびガス会社
- 航空宇宙企業
- 原子力発電所
- 鉄道
- メーカー
予知メンテナンスは、さまざまな要因をリアルタイムで追跡する状態ベースのモニターを通じて機能します。
各機器にセンサーを適用すると、その状態を長期的に監視できます。モノのインターネット (IoT) と人工知能 (AI) は、傾向を追跡し、パラメータを設定し、潜在的な問題についてメンテナンス スタッフに警告することができます。
たとえば、マシン上のセンサーは温度を継続的に監視し、マシンが過熱する危険がある場合にチームに警告することができます。メンテナンス チームはデータを確認し、そのマシンの修理についてより多くの情報に基づいた決定を下すことができます。
産業オートメーションから予知保全まで、スマート製造を推進する産業用モノのインターネット (IIoT) アプリケーションのトップ 10 は次のとおりです#IoT #manufacturinghttps://t.co/TfrT9eQDT5
— jimcaruso (@jimcaruso) 2023 年 7 月 31 日
予知保全市場の概要:
予知保全市場の成長:
世界の予知保全市場は大幅な成長を遂げており、2022 年には 78 億 5,000 万米ドルに達し、2023 年から 2030 年までの年間平均成長率 (CAGR) は 29.5% と予想されています。これは、予知保全テクノロジーへの導入と投資が増加していることを裏付けています。
さらに、プラントの 48% はすでに接続デバイスを使用してメンテナンスを把握、分析し、改善しており、さらに 30% がそれを検討しています。
技術の進歩:
人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、モノのインターネット (IoT) の進歩は、予知保全の台頭において極めて重要です。これらのテクノロジーにより、リアルタイムのデータ分析と機器の故障パターンの特定が可能になり、より正確かつタイムリーでコスト効率の高いメンテナンス介入が可能になります。
予測メンテナンスの最終的な目標は、いつ修理やメンテナンスを実行する必要があるかを知ることです。これは、特に複雑な機器プロセスを伴う大規模施設の場合、計画外のダウンタイムを削減する、コスト効率の高いメンテナンス アプローチです。
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予測 vs.予防メンテナンス
予知保全は予防保全とは異なることを理解することが重要です。どちらのプロセスも、潜在的な問題を発見し、より大きな問題が発生する前に修復することの価値を認識していますが、それらは同じではありません。
予防保守では、保守スタッフがあらかじめ決められたスケジュールに従い、定期的に保守を実施します。彼らは、装置が実際に作業を必要とするかどうかに関係なく、機械を保守します。
予防メンテナンスは通常、機器自体から得られる実際のデータではなく、メーカーの推奨メンテナンスに依存します。
一方、予測メンテナンスでは、独自の操作とマシンに関するデータを使用して、注意が必要な機器にのみリソースを割り当てます。正確な予測を行うには大量のデータが必要ですが、この情報を取得すると、システムは潜在的な障害点を予測し、どこに介入すべきかをメンテナンス スタッフに指示します。
対応の必要のない機器の修理にお金を払う代わりに、メンテナンス スタッフをより重要なプロジェクトに派遣できます。
予知メンテナンスの利点
Chevanon Photography による Pexels の画像
予防メンテナンスから予知メンテナンスに移行すると、時間、メンテナンス スタッフ、リソースを最大限に活用することができます。予知保全を採用している企業は、コスト削減から運用効率まで、さまざまなメリットを享受できます。
1.メンテナンスの時間とコストを削減
重機の維持には多大な資金が必要です。部品の交換やメンテナンスの時期を知ることで、専用機器の運用にかかるコストを削減できます。
実際、予知保全によりメンテナンス コストが平均 25% 削減されます。また、大規模な施設や複雑な機械を保守する際に推測に頼る必要もなくなりました。
最後に、91% の企業が、予知保全を導入した後、修理時間と計画外のダウンタイムが減少したと報告しています。
部品や人件費に不必要に時間とお金を費やすのをやめ、メンテナンスに対する予測的なアプローチによりコストを削減します。
2.装備の可用性の向上
高いレベルで運用するには、機器の可用性が不可欠です。機器や機械の利用可能性が高まるにつれて、ビジネスの中断は大幅に減少します。実際、予知保全により予期せぬ故障が 70% 減少し、機器の稼働時間が 20% も増加します。
3.信頼性
重機にとって機器の故障は大きな懸念事項です。予測メンテナンスは、データに基づいた意思決定ツールを提供することで、機器の信頼性を高めます。
予知保全は、設備管理の信頼性の高いプロセスを提供し、施設管理者の休息を少し楽にします。システムは問題を警告してくれるので、大きな故障が発生する前に戦略的な決定を下すことができます。
4.混乱を防ぐ
たった 1 つの中断が、ビジネスに重大な下流影響を与える可能性があります。ただし、予知メンテナンスでは、メンテナンス管理システムにデータを継続的に収集することになります。
メンテナンス チームは、このデータの変動にリアルタイムで対応し、壊滅的な故障やそれが引き起こす混乱を防ぎます。
予知メンテナンスの仕組み
Gustavo Fring による Pexels の画像
予知保全では、インターネットに接続されたセンサーを施設内のすべての機器または機械に適用します。これらのセンサーは状態ベースであり、振動パターンや音などの機器データを監視、収集、分析します。
予知保全は IoT テクノロジーに大きく依存しています。これらのインターネットに接続されたセンサーのおかげで、ソフトウェアはデータのパターンと傾向を特定し、問題をリアルタイムで特定できます。このシステムは、IoT センサー データと AI アルゴリズムを使用してデータを収集および分析し、現在メンテナンスが必要なマシンを予測します。
予知保全ソフトウェアを使用すると、機器がどのように動作するかに関するパラメータを指定できます。リアルタイム データが許容パラメータの範囲外にある場合、ソフトウェアはメンテナンス スタッフに通知し、重大な障害が発生する前に問題を解決できるようにします。
予測メンテナンスの実装
予知保全プログラムを効果的に導入するには、戦略的でデータ主導型の協力的なアプローチが必要です。組織は、プログラムが望ましい結果を確実に提供できるように、実装プロセスの各フェーズを慎重に計画して実行する必要があります。
組織が予知保全を適切に導入して実装できるように、考慮すべき 4 つの重要な手順を次に示します。
1.予知保全戦略を策定する
予知保全を実装するための最初のステップは、組織の運用目標とビジネス目標に合わせて明確に定義された戦略を策定することです。これには以下を含める必要があります。
- 予知保全から最もメリットが得られる重要な資産と機器を特定する
- 機器の稼働時間、メンテナンスコスト、エネルギー効率など、改善したい主要業績評価指標（KPI）と指標を決定する
- 現在のメンテナンス方法とデータ収集能力を評価する
- 注目に値するのは、メンテナンス コストの 50% が「無駄」とみなされ、予防メンテナンスの約 30% は頻度が高すぎることです。したがって、導入する適切な予知保全手法とテクノロジーを選択することは、計画プロセスにおける重要なステップです。
2.堅牢なデータ収集と統合を確保
効果的な予知保全は、さまざまなソースから大量の機器データを収集、集約、分析できるかどうかにかかっています。これには以下が必要です。
- センサーと IoT デバイスのネットワークを導入して、資産のパフォーマンスと状態を継続的に監視する
- 既存の保守管理システム、SCADA、その他のエンタープライズ システムからのデータを統合する
- データの品質、セキュリティ、アクセシビリティを確保するためのデータ ガバナンス ポリシーを確立する
3.分析と AI/ML 機能を活用する
機器データを実用的な洞察に変えるには、組織は高度な分析と人工知能/機械学習 (AI/ML) 機能を活用する必要があります。これには以下が含まれます:
- AI を活用したアルゴリズムを適用して異常を検出し、故障を予測し、メンテナンス スケジュールを最適化できる予測メンテナンス ソフトウェア プラットフォームを実装する
- 過去のメンテナンス データと資産パフォーマンス データに基づいて AI モデルをトレーニングし、故障予測の精度を向上させる
- 新しいデータが利用可能になると、AI / ML モデルを継続的に改良および更新する
4.効果的なメンテナンス管理を確保
予知メンテナンスは、次のような全体的なメンテナンス管理戦略に統合する必要があります。
- 予知メンテナンス活動を既存の予防および事後メンテナンス プログラムと連携させる
- メンテナンス チームの明確な役割、責任、ワークフローを確立する
- 技術者が新しい予知保全テクノロジーを活用できるようにトレーニングとスキルアップの機会を提供する
- パフォーマンス指標とフィードバックに基づいて予知メンテナンス プログラムを継続的にモニタリングし、最適化する
これらのベスト プラクティスに従うことで、組織は、具体的な運用上および財務上のメリットをもたらす包括的な予知保全プログラムを適切に導入できます。
予知保全計画の開始方法について詳しく知りたいですか?以下のビデオをご覧ください。
予測メンテナンスは何を監視しますか?
Andrea Piacquadio による Pexels からの画像
予知メンテナンスには非常に多くの用途がありますが、最も一般的な使用例は状態監視です。
1.振動解析
この機能は、機器の振動レベルと周波数を測定します。各マシンが最高のパフォーマンスで動作する場合、振動パターンは異なります。しかし、何か問題があると、通常、振動パターンが変わります。
一部のハンドヘルド デバイスは異常な振動を検出できますが、予知保全を使用すると、メンテナンス チームがこれらの異常をより迅速に発見できます。振動解析は、位置ずれ、部品の緩み、モーターの問題の検出にも役立ちます。
2.熱画像
熱画像は機械の温度の変動を検出します。機械を使用していると、時間の経過とともに部品が摩耗していきます。残念ながら、これらのコンポーネントの交換時期を知るのが難しい場合があります。
過度に使用された部品はより多くのエネルギーを放出し、より高い温度で動作するため、予知保全システムがこれを迅速に特定できます。このデータは赤外線画像として表示され、機器上のホットスポットを視覚化します。
そこから、メンテナンス チームが障害のある部品を特定し、故障する前に交換します。
部品を交換するのが早すぎたり遅すぎたりするのではなく、問題が発生する直前に交換します。これは、メンテナンス コストを低く抑えながら、交換の必要性のバランスを取るための費用対効果の高い方法です。
3.オイル分析
オイル分析を使用すると、システムは、漏れや故障を示す可能性のある機械のオイル中の粒子を特定します。オイル分析は、パラメーターの設定が簡単であるため、予知保全で人気のツールです。通常、ベースラインを取得するために必要なのは最初のテストだけです。
粘稠度、水の量、粒子状汚染物質の変化は必ずしも目に見えるものではないため、作業員は手遅れになるまで問題があることに気づかない可能性があります。予測メンテナンスでは、センサーを使用してこれらの小さな変化を検出するため、何かが正しくない瞬間を知ることができます。
4.音響モニタリング
一緒に動作する機器の部品など、一部の音は人間の耳には常に聞こえるわけではありませんが、特殊な音響センサーを使用すれば、これらの変化を簡単に検出できます。異常なノイズは、機械のコンポーネントが摩耗し始めていることを示しています。
超音波音響モニタリングにより、問題が発生するずっと前に機器に注油したり、部品を交換したりすることができます。
5.排出ガス試験
排出ガス試験に使用されるセンサーは、機械の排出ガスを分析します。排出ガス中の汚染物質のレベルは、過剰なオイルの燃焼、燃料のスラッジ、またはメンテナンスが必要な機械の酷使を示している可能性があります。
予測モニタリングを使用して、次のようないくつかのタイプの排出を分析できます。
- 窒素酸化物
- 一酸化炭素
- 二酸化炭素
- 炭化水素
6.部分放電解析
部分放電解析は、機械が電気スパークを放出し始める時期を特定します。これはモニタリングに役立つ機能です。
- ケーブル
- ジェネレーター
- トランスフォーマー
- 大型モーター
- ギアを切り替えます
予知保全センサーはこのデータを継続的に収集し、事前設定されたパラメーターと比較して、マシンが故障に近づいているかどうかを確認します。機器の放電が安全範囲外になると、ソフトウェアはチームに迅速な行動を取るよう警告します。
予測メンテナンスのベスト プラクティス
Life of Pix による Pexels の画像
予知メンテナンスにより、予定外のダウンタイムが減少し、コストが削減されますが、それでも熟練した操作が必要です。予知保全計画を導入したい場合は、予知保全システムに投資する前に、確固たる戦略を立てることが重要です。
予測メンテナンスへの投資を最大限に活用するには、次のベスト プラクティスに従ってください。
1.ニーズ評価を実行する
予知メンテナンスは長期的にはコストを削減しますが、それでもプロセスのセットアップには費用がかかります。さらに、予知保全について従業員をトレーニングする必要があり、これには時間と費用の両方が必要です。
予測メンテナンスは便利ですが、ニーズを十分に理解する前にソフトウェアを購入すると、投資から大きな利益が得られない可能性があります。
これは多額の投資であるため、特定のソフトウェアを使用する前に、ニーズを徹底的に評価してください。一銭も出費する前に、費用対効果を分析し、財務予測を実行し、計画を視覚化します。
2.正確な記録を残す
予知保全は、機器の状態を長期にわたって評価します。現時点では機器を管理するための強力なツールですが、長期的にはプログラムの成功を評価する方法が必要です。
高品質のラベルとタグを使用すると、これがはるかに簡単になります。メンテナンスを実行するたびに、データは予知メンテナンス システムに戻され、異常が確実に解決されたことが確認されます。
メンテナンス担当者は、バーコードまたは QR コードを簡単にスキャンすることで、資産に対して実行されたすべてのアクティビティを簡単に特定して追跡できます。
品質ラベルとタグは、予知保全戦略を補完し、すべての可動部品を追跡し、ソリューションが実際に投資利益をもたらしていることを実証します。
過酷な条件でも耐えられるように設計された Camcode の耐久性のある施設管理資産タグとラベルは、屋内と屋外の両方の用途に適しています。すべてのラベルはソフトウェアと互換性があるため、シンプルなタグで物理的な資産を簡単に追跡できます。
RFID ラベルまたは RFID タグも、リアルタイム追跡のための賢いオプションです。
3.主要なマシンを特定する
事後対応型または予防型のメンテナンス戦略から移行するのは簡単ではありません。すべてを一度に転送するのは大変なことだと感じるかもしれません。施設内で最も重要なマシンを特定し、最初にこれらのマシンの予測メンテナンスを展開することがベスト プラクティスです。
設定したら、プログラムの成功を確認し、必要に応じて調整します。ソフトウェアが時間の節約、コストの削減、業務の合理化に役立つことを確認してください。
概念実証が完了したら、予知保全プログラムを時間の経過とともにより多くのマシンに自由に拡張してください。この段階的なアプローチは、小規模な問題を解決し、よりスムーズな移行を実現するのに役立ちます。
パフォーマンスの問題を先取りする
状態ベースの監視は成功した戦略であり、重機を使用するあらゆる組織に多くのメリットをもたらします。 IoT センサー、AI、予知保全ソフトウェアを組み合わせた力により、物事を次のレベルに引き上げ、企業が修理に先んじて対応できるようにします。
予測システムはどこに行けばよいかを教えてくれますが、メンテナンス スタッフは依然として機器を識別する簡単な方法を必要としています。 Camcode の耐久性のあるラベルとタグ ソリューションを使用すると、メンテナンス管理がさらに簡単になります。適切なラベルを付けることで、あらゆる設備や機械の状態を把握できるようになり、作業がスムーズになります。
Camcode に無料のサンプル キットを注文して、すぐに使用できるラベルが予知メンテナンスにどのように最適であるかを確認してください。
よくある質問
産業技術