信頼性の高い設備のための最適な故障解析手法の選択

過去の故障から学ぶことは、将来の設備故障を理解し防止する最良の方法です。実践では、その学習プロセスは故障解析の傘下にあります。

今日、選択可能な故障解析手法は多数存在します。それぞれ特定の利点、課題、ユースケースを伴います。利用可能なもの、必要なステップ、あなたの状況に適した手法を見ていきましょう。

故障解析とは？

故障解析とは、資産の誤動作・故障の根本原因を特定するために、故障データを収集・分析するプロセスです。この情報は、機械/コンポーネント設計の改善、メンテナンススケジュールの調整、メンテナンスプロセスの改善に利用できます。究極の目標は資産信頼性の向上です。

故障解析プロセスは一般的に故障発生後に行われます。これはRCA（根本原因分析）プロセスの不可欠な一部です。しかし、潜在的故障を引き起こす様々な要因を特定するためにも使用でき、適切な予防手法の選択・適用に役立ちます。

目的に応じて、故障解析はプラント/メンテナンスエンジニア、信頼性エンジニア、故障解析エンジニアによって実施されます。

メンテナンスエンジニアはプラント運用の知識に基づき一次故障解析を行います。社内チームに必要な専門知識がない場合、故障解析サービスを提供するコンサルタントの雇用が推奨されます。

最後に、信頼性エンジニアは様々な故障解析手法を用いて耐障害性を改善し、システムの堅牢性を確保します。

故障解析の一般的なユースケース

故障解析を行う最も一般的な理由を以下に説明します。

根本故障原因の特定

多くの場合、機械故障は、適時に対処されなかったより深い問題の表面的な現れです。時には、異なる要因の組み合わせが予期せぬ故障を引き起こします。

故障は非常に高コストで破壊的であるため、メンテナンスチームはそれらを防ぐために多大な努力を払う必要があります。日常的なメンテナンスに加え、根本故障原因を特定し、排除することが故障を抑制する最善の方法です。

潜在的故障の予防

機械やシステムには多くの相互接続・相互依存するコンポーネントがあります。これらのコンポーネントがシステム全体の故障を引き起こす確率は均等ではありません。システムに関する情報とデータを用いて、潜在的故障の確率を分析できます。

テストとシミュレーションを実行し、最弱リンクを見つけ、設計調整や運用・メンテナンス推奨事項の変更によってそれらを改善します。

製品設計の改善

前段落で触れたように、故障解析は設備やコンポーネント設計の改善のために実施できます。エンジニアは様々な故障解析手法を用いて、設計上の潜在的問題を特定できます。

より実践的な側面では、最終製品に使用する予定のコンポーネントと材料の特性を評価するために破壊試験を実施することもできます。

これらのテストと分析から得られた洞察は、製品品質の創出または改善に用いられます。

コンプライアンスの確保

政府や業界団体が課す規制と標準は、しばしば故障解析を要求します。故障解析手法は、製品が要求される標準を遵守することを確認するために使用されます。

責任評価

故障に関連する法的手続きでは、故障原因の分析が必要です。同じことが、契約条件が満たされていることを確認するための特定の保険請求決済の一環としても行われます。このような場合、故障解析は法的要件となることがあります。

自然と、故障解析の結果は訴訟からの保護にも利用できます。

故障解析の実施ステップ

故障解析手法は特定ユースケースに基づき大きく異なります。とはいえ、故障解析の実施ステップは同じパターンに従います。

ステップ #1：問題を定義する

明確に定義された問題文は、あらゆる深い分析に不可欠です。故障解析では、エンジニアが問題を可能な限り明確かつ簡潔に定義する必要があります。問題文には以下の詳細を含めるべきです：

• 発生した故障
• 収集が必要なデータ
• 使用する故障解析手法
• 故障解析への期待（目標）

ステップ #2：故障データを収集する

すべての関連データを収集する必要があります。これには定量的データと定性的データの両方が含まれます。

定量的データとは、運用データ、メンテナンスデータ、機械年齢などを指します。これらは以下から入手可能：

• メンテナンス記録
• CMMSデータベースまたは資産健全性・性能監視に使用されるその他ツール
• トラブルシューティングを通じて
• 故障調査の一環としての目視検査

定性的データは容易に定量化できません。機械オペレーター、メンテナンス技術者、運用管理者などへのインタビューで得られます。故障に関するすべての関連データを収集すべきです。

ステップ #3：故障タイムラインを作成する

根本原因は連鎖反応を引き起こし、我々が観測する表面的な故障を形成します。収集された故障データは、発生したイベントシーケンスに光を当てます。十分な情報があれば、分析実施チームは故障タイムラインを作成できます。これは分析プロセスへの視覚的・精神的な助けとなります。

タイムラインが、イベント間の原因と結果の関係について明確さを提供することを期待します。

ステップ #4：有用なデータを選別し、残りを廃棄する

前ステップで作成されたタイムラインは、有用なデータの特定にも使用されます。ステップ #2 で収集された定量的・定性的データをタイムラインのイベントにマッピングします。タイムラインに位置づけられたデータが最終分析に有用です。

残りのデータは、故障を引き起こしたイベントに関連しないため廃棄できます。これにより、故障解析チームは無関係な情報の分析に時間と労力を浪費しません。

ステップ #5：選択した故障解析手法を実施する

次のステップは、選択した故障解析手法の実施です（次セクションで議論）。手法選択は、特定ユースケース、業界、故障解析エンジニアの経験に依存します。

ステップ #6：結果をレビューし、テストし、解決策を適用する

故障解析の結果を詳細に検討します。多くの場合、故障解析の目的は将来の故障を防ぐ救済策を実装することです。提案された異なる解決策をテストし、最良の解決策をシステム/機械の改善に使用します。

一般的な故障解析手法

故障解析は正確な科学ではありません。失敗の真の原因を探る好奇心旺盛な探求であり、一種の職人技と見なせます。

それでも、構造なしに故障解析を行うことはできません。長年にわたり、エンジニアたちはあらゆる種類の故障を分析するためのフレームワークとして使用できる多数の手法を開発してきました。

最も人気のある故障解析手法を以下に説明します。

5つのなぜ（5 Whys）

5つのなぜは、イベント間の原因と結果の関係を特定するために用いられるシンプルな方法論です。最初の問題が「なぜ」起きたかを問うことから始まります。最初の回答が次の「なぜ」の質問の基盤となります。根本的または完全に制御外の事象に到達するまで、この質問を繰り返します。

推奨読書： 5つのなぜ：究極の根本原因分析ツール。

フィッシュボーン図/石川図

フィッシュボーン図（石川図とも呼ばれる）は、フィッシュボーンの形で視覚化される故障解析手法です。頭部が分析対象の問題を表し、骨が潜在的原因を表します。

図全体は、複数の要因が我々が調査している故障/イベント/結果を引き起こし得るという考えに基づいています。医療分野、航空宇宙産業、ITでプロセス改善に広く使用されています。

推奨読書： 根本原因分析のためのフィッシュボーンツールの使い方。

故障モード影響解析（FMEA）

FMEAは予防的な故障解析手法です。過去のデータと将来予測を用いて潜在的故障を予測します。機械が故障し得る潜在的な方法と、それぞれの故障の帰結を見ます。

故障モード影響解析は、システムの各部分を専門家チームの精査下に置く予防的故障解析手法です。厳密なブレインストーミングセッションを促すフレームワークとして機能します。

この手法は信頼性工学、安全工学、品質管理で広く使用されています。

推奨読書： FMEA & FMECA：故障モード影響解析の実施方法。

故障ツリー解析（FTA）

故障ツリー解析は、ブール論理関係を用いて故障の根本原因を特定します。故障がシステムを通じてどう伝播するかをモデル化しようとします。これにより、信頼性エンジニアは、コンポーネント故障が必ずしもシステム全体の故障に連鎖しないよう、適切な冗長性を持つ明確に定義されたシステムを作成できます。

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FTAは航空宇宙産業、発電、防衛で広く使用されています。

推奨読書： 故障ツリー解析とは？実施方法。

パレート図

経験則として、あらゆるシステムにおいて、80%の結果（または故障）は、潜在的理由の20%によって引き起こされます。

この原則はパレートの法則（80-20ルールとしても知られる）と呼ばれます。この原因と結果の偏りは、人や国々の富の分布から機械の故障原因まで、多様な分布で明らかです。

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パレート図は、最も多くの故障を引き起こす根本原因を特定する定量的ツールです。複数の根本原因に対処する必要があるがリソースが乏しいシナリオで広く使用されます。

推奨読書： パレート図を用いた根本原因分析の実施方法。

バリア解析

バリア解析は、ターゲットの安全性への障壁を特定する根本原因分析方法論です。ここでターゲットは、故障から保護されるべきコンポーネント、機械、またはシステムと定義されます。

機械故障を引き起こし得る様々な経路が特定されます。これらの経路において、安全な運用への障壁として機能する要素が決定されます。それらはシステムの問題を排除するために変更されます。

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バリア解析は、成功運用への障害を特定します。障壁は回避または排除されます。IT業界で広く使用される根本原因分析手法です。

推奨読書： 根本原因調査のためのバリア解析サンプル。

故障解析手法のクイック比較

以下は、社内チームが習得するのに必要な時間、各手法の実施時間、それぞれの主な利点と制限に基づいてFA手法を比較した簡易表です。

重要なポイント

故障解析は多目的な汎用ツールです。過去の故障調査、故障メカニズムの理解、将来の故障モード予測に使用できます。

故障解析を行うための「万能ソリューション」は存在しません。手法選択は、分析の目標、利用可能なリソース、関連データへのアクセス、故障解析チームの知識と好みに依存します。