メンテナンスの未来:インダストリー4.0の実用ガイド
インダストリー4.0はメンテナンスコミュニティのいたるところにあります。ブログ投稿、会議セッション、会議室の中心にあります。それでも、それについての話は流行語でいっぱいで、実際の解決策が不足していることがよくあります。そのため、今日、私たちは専門用語を切り抜けており、インダストリー4.0とは何か、それがメンテナンスとどのように関連しているか、そして将来に備えるために今どのように考えるべきかを明らかにするという壮大な約束をしています。
目次
- インダストリー4.0とは
- インダストリー4.0の流行語を理解する
- メンテナンスがインダストリー4.0をどのように活用しているか
- メンテナンスとインダストリー4.0:可能性またはパイプの夢?
- 結論:メンテナンスにおけるインダストリー4.0の可能性を解き放つ
インダストリー4.0は商品を製造する新しい方法です。製造業者が設備と人員を最大限に活用しようとするにつれて、企業が物を生産する方法は時間とともに進化してきました。そして、企業がより大きな生産性の目標を達成するのを助けるために高度な技術に目を向けるにつれて、製造業におけるそれぞれの大きな変化は、大きな技術的変化によって特徴づけられています。インダストリー1.0からインダストリー4.0まで、そのような時代は4つあります。
業界1.0
水と蒸気の力による機械化。
インダストリー2.0
電気を使用した大量生産および組立ライン。
業界3.0
コンピューターによる製造プロセスのデジタル化。
インダストリー4.0
スマートシステム、データ、機械学習を使用した自動化。
インダストリー3.0は製造業の世界にコンピューターの力を導入しましたが、インダストリー4.0は、これらの進歩をさらに大きなイノベーションの基盤として使用しています。現在、コンピューターは相互に接続および通信して、複雑な意思決定を行っています。高度なシステムとテクノロジーをデータへのアクセスの向上と組み合わせることで、インダストリー4.0が可能になり、効率が向上し、無駄が少なくなります。
流行語は迷惑です。日常生活にはあまり意味のないフレーズです。インダストリー4.0に関して歩き回る場合は、これらすべての用語が実際に何を意味し、なぜ重要なのかを理解することが重要です。
人工知能(AI)
人工知能の定義は動く標的です。より一般的には、AIとは、コンピューターが人間のように考え、推論する能力を獲得し、そうすることで、音声認識や意思決定などの独自の人間のタスクを実行できるようになることです。
この定義が現実の世界に変換される方法も絶えず変化しています。数学は人間の脳だけが実行できるものだったので、電卓はかつてAIと見なされていました。現在、SiriやAlexaなどのデジタルアシスタント、または製造における複雑なエンジニアリングの問題を解決するジェネレーティブデザインプログラムがあります。
機械学習(ML)
機械学習とは、大量のデータからパターンを見つけ、そのパターンに基づいて結論を出すことで、コンピューターに自分で学習するように教えることです。これは、情報を解析し、プロセスを改善するために使用できる新しい洞察を発見するためのより迅速な方法です。
これは、Netflixがこれまでに視聴したすべての映画やテレビ番組から学習し、この知識を使用してより多くの視聴資料を提案したり、医師が一連のX線画像と対応する症状にコンピュータープログラムを導入して見つけられるようにする方法のようなものです。一般的なパターンで、病気やけがをより適切に診断します。
AIと機械学習の違いについて少し戸惑っても、心配する必要はありません。この2つは非常に似ていますが、重要な違いがあります。 AIは、コンピューターがより高いレベルの思考と推論を実現するのに役立つさまざまなテクノロジーの集大成です。機械学習は、単一のプログラムと特定の目標を持つこれらのテクノロジーの1つです。
このように、AIは橋のようなものであり、機械学習はその柱の1つです。もう1つの柱は、モノのインターネットやビッグデータかもしれません。これらのテクノロジーはすべて連携して、人間に可能なこととコンピューターに可能なことの間のギャップを埋めます。
産業用モノのインターネット(IIoT)
インダストリアルIoTは、マシン、データ、および人を接続します。まず、センサーやメンテナンスソフトウェアなどの産業用デバイスのネットワークを利用して、相互に情報を共有できるようにします。これにより、大量のデータをより効率的に追跡、収集、交換、アクセス、および分析するためのプラットフォームが提供されます。このデータから得られた洞察は、製造手順を改善するために使用されます。
複数のソースから個別にデータを収集してドットを接続しようとする代わりに、IIoTがこれを行います。施設内のすべての資産とソフトウェアプログラムが互いに話し合い、情報を共有し、数字を吐き出して、運用についてより深い洞察を得ると想像してみてください。これがIIoTの力です。
スポットライトは通常、何か問題が発生したときにメンテナンスチームで最も明るく輝きます…この後方の考え方は、インダストリー4.0で変わるように設定されています。
ビッグデータ
ビッグデータは、私たちが収集、分析、使用して、私たちの生活の傾向や関連性を見つけることができる膨大な量の情報を説明しています。ビッグデータは、多くの場合、データの使用方法、原因と結果を判断する能力、および意思決定への影響によって特徴付けられます。
たとえば、同じ食事をしている何千人もの人々の健康記録を分析すると、特定の食品が人々を心臓病にかかりやすくすることがわかるかもしれません。この知識があれば、人々は健康のためにこの食品を食べるのをやめることを選択できます。
ビッグデータから得られた結論は、サンプルサイズが大きいため、より正確で価値があります。メーカーがビッグデータからの洞察を身に付ければ、非効率性と無駄の根本原因を特定して、コストを削減し、プロセスを合理化できます。
インダストリー4.0の黎明期までに、技術者が日常業務を完了する方法から、プラント管理者が施設を設置する方法まで、資産管理を変更する方法はたくさんあります。メンテナンスがインダストリー4.0と交差する最大の方法の3つを次に示します。
メンテナンスプログラムを改善できる3つのCMMS統合を発見する
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予知保全
予知保全(PdM)により、施設は機器の故障がいつ発生するかを予測し、それを防ぐための措置を講じることができます。理想的には、PdMは、計画外の保守と予防保守に費やされる時間を削減しながら、保守頻度を低く保ちます。このアプローチの利点は、ダウンタイムの短縮、安全性の向上、生産の増加など、言及するにはほとんど多すぎます。インダストリー4.0のツールとテクノロジーにより、PdMは抽象的な概念から実用的なソリューションに変わりました。
これが起こっている1つの方法は、スマートセンサーを使用することです。これらの機械センサーは、部品が通常よりも速い速度で振動している場合のように、資産の動作方法の変化を検出できます。センサーはCMMSなどのメンテナンスソフトウェアと接続でき、このメッセージをソフトウェアに中継して、メンテナンスをスケジュールできるようにします。ソフトウェアは、モバイルデバイスで新しくスケジュールされたタスクを技術者に通知します。
コストの管理
テクノロジーの変化に関係なく、多くの組織にとって収益は最優先事項です。インダストリー4.0への移行は、メンテナンスチームがコストを節約するのに役立ち、在庫管理は可能性を秘めた1つの分野です。
新しいシステムは、注文プロセスを改善し、完全な在庫を維持するために必要なリソースの数を削減する手段を施設に提供します。よりスリムで効率的な在庫システムは、信頼性の向上とコストの削減につながります。特に3D印刷は、スペアパーツをオンサイトおよびオンデマンドで印刷できるようにすることで、メンテナンスサプライチェーンをすでに変革しています。輸送コストが削減されるだけでなく、ストレスの多い生産上重要な資産の部品を製造できるため、コストのかかる計画外のダウンタイムを最小限に抑えることができます。
メンテナンスの価値を証明する
それに直面しましょう。何か問題が発生した場合、通常、スポットライトはメンテナンスチームで最も明るく輝きます。あなたはその問題について非難されるか、反応的なアプローチを使ってその日を救ったことを称賛されます。この考え方は、メンテナンスのベストプラクティスの価値を下げ、パフォーマンスの低下に報いるものです。
この後方の考え方は、インダストリー4.0で変わるように設定されています。最新のツールと方法は、メンテナンスアクティビティを詳細に測定し、各アクションがビジネスにどのように影響するかを判断することができます。たとえば、マシンセンサーとメンテナンスソフトウェアを使用して、障害パターンと予防メンテナンスに関するデータを収集できます。生産および財務ソフトウェアからのデータと組み合わせると、これらのメトリックは、フロアからバランスシートまでのメンテナンスの影響を知ることができます。これで、より良いメンテナンスとより低いコストの間のリンクを証明できます。
インダストリー4.0は大きな変化であり、変化は決して容易ではありません。そのため、新しいテクノロジーの実装は人から始まります。
メンテナンスとインダストリー4.0:可能性またはパイプの夢?
インダストリー4.0は、美しい島にある5つ星リゾートのようなものです。誰もが行きたがっていますが、そこにたどり着くには多くの時間、お金、労力がかかります。インダストリー4.0の要素をメンテナンス作業に統合することは、新しいテクノロジーを購入していくつかのスイッチをフリックすることではありません。適切なツール、プロセス、およびシステムをすべて配置するには、時間をかける必要があります。幸いなことに、メンテナンスチームがインダストリー4.0に移行するために今すぐ実行できる多くのステップがあります。
1。マスター予防保守
インダストリー4.0では、テクノロジーと人の両方のために、多くの複雑なシステムが使用されています。強固な基盤がなければ、これらのシステムはすぐに崩壊し、メンテナンスの目標に近づくことができなくなります。適切に構築された予防保守プログラムの習慣、プロセス、およびツールにより、インダストリー4.0への移行が成功する可能性が高まります。
確実な予防保守プログラムを作成するには、8つのステップがあります。目標の定義から適切なテクノロジーの取得、成功の測定まで、すべてを網羅しています。このプロセスは、問題の少ないインダストリー4.0の戦略を構築および実装するためのノウハウを提供しながら、メンテナンス方法を微調整するのに役立ちます。
2。質の高いデータの収集に重点を置く
データはインダストリー4.0の要です。高度なテクノロジーは、詳細で正確な情報がなければその仕事をすることはできません。高品質のデータがたくさんあると、インダストリー4.0のシステムを最大限に活用しやすくなります。今こそ、そのインテリジェンスのインベントリの構築を開始するときです。
収集する必要のある資産データの種類には、量と質の2つの主要な要素があります。資産履歴を作成するときは、できるだけ詳細で一貫性を保ってください。問題の内容と修正時期だけでなく、修正方法、必要な部品、所要時間なども文書化してください。資産の命名規則を作成して、組織全体で標準化を確立します。レポートを実行して、平均故障間隔などのKPIを確立することにより、さらに一歩進んでください。紙の枠からデータを解放してデジタル化することで、情報にアクセスできるだけでなく、正確な情報にアクセスできるようになります。デジタルファイルを使用すると、入力を簡単に監査し、ギャップを見つけ、間違いを修正し、すべてを1か所に集めることができます。
3。信頼性の文化を構築する
インダストリー4.0は大きな変化であり、変化は決して容易ではありません。そのため、新しいテクノロジーの実装は人から始まります。保守スタッフのトレーニングと編成で並外れた仕事をする必要があるだけでなく、新しいシステムとプロセスに伴う変更に備えて準備する必要もあります。運用において継続的改善のこの文化を構築し始めるのに最適な時期は今です。
リストの最初の項目は、メンテナンスのベストプラクティスをサポートするための指針を確立することです。資産管理ポリシーを作成すると、目標と期待の概要を説明できるため、全員が同じ方向に取り組むことができます。次のステップは、作業指示から購入までのすべての公式プロセスを作成することです。これにより、良い習慣が強化され、データの整合性が保証されます。信頼と説明責任を育むために、良好なコミュニケーションを優先することも重要です。最後に、変化を受け入れる人々を認識して報酬を与え、スタッフが新しいやり方を学ぶように動機付けられるようにします。
4。予知保全から始めましょう
ランニングは素晴らしい運動ですが、ジョギングをしたことがなければマラソンはできません。予知保全の実装も同じ論理に従います。 PdMを最大限に活用するには、小さなステップを踏む必要があります。インクリメンタルアプローチにより、組織はインダストリー4.0にゆっくりと移行し、途中で間違いから学ぶことができます。
予知保全プログラムを少量の操作に導入する1つの方法は、条件ベースの保守を使用することです。条件ベースのメンテナンス(CBM)は、リアルタイムの資産データを使用して障害を予測するための早期警告システムを作成するのに役立ちます。 CBMをマスターすると、テクノロジー、データ収集、変更管理をメンテナンスプラクティスに統合する方法がわかります。これは、本格的な予知保全戦略に必要なすべてのものです。 1つまたは2つのアセットを選択することから始めて、効果的な条件ベースの監視プログラムを実行する方法を学び、戦略をテストします。プロセスを解決したら、施設全体にCBMを広め始めます。これにより、高度な予知保全の優れた基盤が得られます。
結論:メンテナンスにおけるインダストリー4.0の可能性を解き放つ
インダストリー4.0の真の可能性を解き放つことは、メンテナンスチームにとって一度に実現することではありません。目標は、単に新しいテクノロジーを大量に購入することではなく、これらのツールを使用してより優れたメンテナンス組織を構築することです。メンテナンスの計画、完了、測定の新しい方法を採用することは、何十もの段階的な改善で舗装された旅です。メンテナンス戦略の小さな実用的な変更に焦点を当てるには時間がかかる場合がありますが、チームに力を与え、インダストリー4.0の素晴らしい可能性を解き放つのに役立ちます。
機器のメンテナンスと修理