P-F曲線：それは何であり、メンテナンスでどのように使用するか

これが起こった場合は手を挙げてください。あなたは予定通りにメンテナンスのために車を持ち込みましたが、1週間後にまったく別の何かが故障を引き起こしました。当時、あなたはあなたの自動車整備士がハックであったことを意味するためにそれをとったかもしれません。しかし、より可能性の高い理由は、あなたの車が、しばしば機械を悩ませているランダムで予測不可能な故障の犠牲者だったということです。

最近、信頼性中心の保守（RCM）を​​4つの一般的な保守タイプの1つと見なしました。これは、メンテナンスに対する最も複雑なアプローチとしてよく引用されますが、それには正当な理由があります。 RCMは、障害が常に線形であるとは限らないという考えに基づいて構築されています。考えられるすべての故障モードを特定し、このデータに基づいて保守または検査を実行する最適な時間を決定するには、各機器を注意深く分析する必要があります。

P-F曲線：RCMのバックボーン

RCMで最も便利なツールであるP-F曲線を入力してください。 Xが時間を測定し、Yが資産の状態を測定するX-Y軸に設定された曲線は、実際に失敗する前の資産の動作を表すことを目的としています。つまり、通常は何が原因でいつ失敗するかに基づいて、資産の状態を予測します。

出典：www.maintworld.com

P-F曲線の意味

P-F曲線の「P」は、潜在的な障害を示します（機器の一部ができた 履歴データに基づいて失敗するか、障害が発生している可能性があることを検出できる最初のポイント）。例を使用すると、ベアリングの故障を記録すると、通常、温度が60度を超えた後に故障することがわかります。

逆に、「F」はアセットの機能障害を指します（アセットが実際に 失敗します）。同じ例を続けると、通常、ベアリングの温度が60度（P）を超えてから故障（F）するまでに約4日かかることがわかります。したがって、その間隔内（おそらく2日ごと）に検査する必要があります。これにより、実際に発生する前に障害を確実にキャッチできます。

多くの場合、メンテナンスで障害を回避することは、設定された間隔で同じ検査を行うほど簡単ではありません。 P-F曲線は、このタスクの複雑さを認識しているため、非常にうまく機能します。この方法では、多くの要因の集大成によって引き起こされる、失敗はかなりランダムで予測不可能なイベントであると想定しています。障害の兆候を検出し、機能障害が発生するまでの時間を特定できれば、P-F間隔をできるだけ長くし、検査の頻度を減らしてより正確にすることに集中できます。

データ駆動型メンテナンスに障害コードを使用するための基本的なガイド

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P-F間隔

P-F曲線のパンとバターはP-F間隔です。これは、資産の潜在的な障害とその機能的に予測される障害の間の時間です。障害が検出された後、実際に発生する前に障害を検出できるように、検査間隔はP-F間隔よりも小さくする必要があります。

この無料のFMEAテンプレートを使用してアセットのすべての主要な障害モードを追跡します

P-F間隔の検査

資産とその障害モードに応じて、資産の状態を測定するために使用できるいくつかの手法があります。 MaintWorldは、「条件ベースのメンテナンスによるP-F間隔の最大化」というタイトルの記事でそれらの概要を説明しています。

1. 潤滑油のサンプリングと分析
2. 腐食モニタリング
3. モーター電流分析
4. アコースティックエミッションの検出（超音波など）
5. 振動の測定と分析
6. IRサーモグラフィ
7. プロセスパラメータの傾向（フロー、レート、圧力、温度など）
8. プロセス制御計装（測定と傾向分析）
9. 目視検査（見て、聞いて、感じてください）。

ご覧のとおり、これらはすべて、多くのトレーニングと専門知識を必要とするタスクです。これが、RCMが複雑であると見なされる主な理由の1つです。

それは理由から信頼性中心のメンテナンスと呼ばれています

はい、信頼性中心のメンテナンスは複雑ですが、正しく実行すれば大きな見返りが得られる可能性があります。特定の資産の故障モードに従って検査が実行されるフレームワークを設定すると、間違いなく信頼性が向上します。 P-F曲線を考慮して正しく使用すれば、信頼性中心のメンテナンスは絶対に手の届くところにあります。