メンテナンスを予測可能な信頼性に変換する

何年もの間、メンテナンスは汚くて退屈で臨時の仕事として扱われてきました。これは生産性にとって重要ですが、収益創出の重要な要素として認識されていません。簡単な質問は、「なぜ定期的に物事を維持する必要があるのか​​」というものです。答えは、「可能な限り信頼性を維持すること」です。しかし、本当の問題は、「最後のメンテナンスからどのくらいの変化または劣化が発生したか」です。答えは「わからない」です。

信頼性の課題は、過去のデータを処理することです。障害はモデル化され、分析され、ある程度予測されます。残念ながら、予測ではユーザーや作業環境に関連する制約が考慮されておらず、多くの場合、結果はそれほど有用ではありません。

条件ベースのメンテナンス（CBM）は、オンラインデータを処理します。マシンの状態は常に監視され、そのシグネチャが評価されます。ただし、これはマシンレベルで実行されます–一度に1台のマシン。これは「失敗して修正するアプローチ」です。トラブルシューティングが主な目的です。

今日、CBMはセンサーと通信に焦点を当てています。すべての製品と機械は何らかの手段でネットワーク化されています。ただし、このすべてのデータをどう処理するかを知るのは困難です。計算ツールを使用してデータをローカルで処理することにより、データを情報に変換する必要があります。

明日のメンテナンスの世界は、機能ベースの監視のための情報の世界です。情報は、ステータスだけでなく、トレンドを表す必要があります。 「いくら」を示すだけでなく、優先順位を提供する必要があります。そうすれば、生産性は、生産率だけでなく、資産レベルの使用率に集中できます。

最新のコンピューティングおよび通信技術の出現により、より多くの製品およびマシンにセンサーが組み込まれ、テザーおよびテザーフリーのネットワークを介して接続されています。今日のグローバルなビジネス環境でシームレスに統合されたネットワークシステムにより、機械と工場がネットワーク化され、情報と意思決定が同期されるため、システムのダウンタイムが企業全体の生産性を脅かす可能性があります。

一方、セキュリティと通信帯域幅の制限に対する制約は、データ漏洩のリスクを最小化または軽減するためにリエンジニアリングを必要とします。

解決策はインテリジェントなメンテナンスシステムです。 IMSは機器のパフォーマンスを予測および予測するため、「ほぼゼロの故障」ステータスを達成できます。障害の理由は2つあります。機器のパフォーマンスと人為的エラーです。ほぼゼロのダウンタイムは、障害を最小限に抑えるための予測手法に重点を置いています。マシンパフォーマンスの機能に焦点を当てています。

データは、センサー（機能情報を収集するためにマシンにマウントされている）とエンタープライズシステム全体（品質データ、過去の履歴、傾向を含む）の2つのソースから取得されます。これらのソース（現在および過去）からのデータを相互に関連付けることにより、将来のパフォーマンスを予測できます。目標は、天気予報と同じ方法で製品/機械の状態を予測することです。

温度予測がどれほど正確であるかは本当に気にしません。私たちはトレンドに関心を持っています–寒いから暑い、または晴れから雨。予測により、優先順位とバックアップ計画が得られます。

今日、機械のフィールドサービスは、アラート、アラーム、およびインジケーターを提供するセンサー駆動の管理システムに依存しています。アラームが鳴った瞬間、すでに手遅れで障害を防ぐことはできません。ほとんどの工場のダウンタイムは、これらの予期しない状況によって引き起こされます。

時間の経過に伴う劣化を確認するアラートは提供されません。劣化を監視できれば、今後の状況を予測し、必要に応じて（早すぎたり遅すぎたりしないで）予測信頼性タスクを実行できます。これらの手法を使用すると、障害が発生する前にメンテナンスをスケジュールできます。

インテリジェントメンテナンスに関する私の長期的な見解は、組み込み（ソフトウェア）テクノロジーやリモートテクノロジーなど、あらゆる手段を使用して機器のパフォーマンスを監視できるというものです。その後、劣化が発生し始めた場合、障害が発生する前にサービスをトリガーするのに十分な時間があります。

マシンは、その状態を自己評価し、必要に応じて独自のサービス要求をトリガーできます。このモデルが機能すれば、独自のサービスパフォーマンスと独自の保証ベースの契約を管理できる製品が得られます。また、高性能な方法で実行し続ける方法について警告することもできます。

業界は収益に非常に重点を置いており、ダウンタイムのコストは収益性に大きく影響します。しかし、コストの問題はダウンタイム率だけではありません。機器が劣化し始めると、許容できない品質の部品を生成し始め、長い間それを知らない可能性があります。

最終的に、マシンの劣化はスループットと品質に深刻な影響を及ぼします。これは、中国などの国に業務をアウトソーシングしているメーカーにとって特に重要です。これらの企業は、出荷前に製品の品質をリモートで監視する必要があります。

世界クラスの企業はすでに、予測の信頼性という画期的なアプローチを採用しており、メンテナンスシステムをスマートサービスおよび資産管理ソリューションに変換するための新しいサービスビジネスモデルを実装しています。

ダウンタイムを削減し、機器のパフォーマンスと機械の劣化を注意深く監視することで、出荷前に製品の品質を先取りする機能を提供します。事後対応型のメンテナンス（「失敗して修正」）ではなく、企業は「予測と防止」のメンテナンスに移行します。