プラントメンテナンスとは何ですか？

ポストデジタル時代のプラントメンテナンスがどのように見えるかを見て、ベストプラクティスを達成するための5つの重要なステップを特定します。

プラントのメンテナンスは、機器中心の業界で行われ、資産の状態監視、修理、および将来の評価と修理のスケジュールが含まれます。

通常、このプラクティスでは、製品フローなど、資産の主要な運用変数を調べます。温度;振動;効果を向上させるための圧力、およびこれら全体の相互依存性。

もちろん、保守戦略の範囲は、作業環境の規模、業界、複雑さ、および安全パラメータと考慮事項によって大幅に異なります。

ただし、すべてのメンテナンス戦略は、コストと機器の故障を最小限に抑え、リスクを軽減し、生産効率を高めるという共通の目標を共有しています。組織は、効果のない機器のメンテナンスの結果として、生産の損失、および関連する運用コストと評判の低下に苦しむ余裕がない可能性があります。

複雑さの活用

適切な戦略を展開する上での課題は、最新のプラント機械が複雑であり、多くの場合、最新の自動化およびロボット工学機能を備えていることです。

これは前例のない生産性のメリットをもたらしますが、そのような機械の高度化は、スタッフだけで効果的に保守することはほとんど不可能になっていることを意味します。

多くの場合、機器は最適なパフォーマンスを確保するために非常に専門的なスキル、トレーニング、専門知識を必要とします。これには必然的に人材への投資が必要になりますが、スキルが不足し、人件費が上昇している現在、これは問題の複雑さを増すだけです。

幸いなことに、デジタルの進歩により、プラント資産を維持する方法に新しい機能がもたらされました。

センサー、専用クラウドプラットフォーム、AI、産業用モノのインターネット（IIoT）はすべて、資産とシステムの接続性を高めるために収束しています。重要なことに、これにより、熟練していないビジネスユーザーは、作業環境全体にわたって、すべてのタイプの機器と必要なスペアパーツを管理できます。

これらの進歩を利用して最新のプラント保守戦略を確立するための5つの重要なステップは次のとおりです。

プラントのメンテナンスは静的ではなく動的です

環境に関する既存の知識に基づいて効率的な保守プログラムを設計することは簡単ですが、プログラムの効果的な実践的な管理は困難な場合があります。保守戦略が動的なアプローチを包含し、リアルタイムデータによって実現され、継続的な改善の原則によって支えられていることを確認します。

リアクティブ;予防;予測的ですか？

比較的最近まで、ほとんどの組織で最も一般的なアプローチは、事後対応型のメンテナンス（今日のペースの速い生産施設では、通常、遅すぎて障害や生産効率の低下につながる問題に対処する）と予防策の組み合わせでした。

予防的アプローチは資産を定期的に維持することを伴うため、十分に思えるかもしれませんが、ニーズと状態のステータスを考慮していません。したがって、通常、スペアパーツに不必要に多額の費用が費やされます。

予知保全は、この複合アプローチの欠点に対処し、設備が故障する前にプラント管理者が行動を起こすことを可能にします。これにより、ダウンタイムのリスクが軽減され、高レベルの一貫した運用効率と製品品質が保証されます。

適切なプラント保守戦略を確立するには、現在の場所を理解し、対処する必要のあるギャップを特定することが重要です。

デジタルを活用する

デジタルは、機器のパフォーマンスを最大限に活用するための鍵です。特に機械学習は、これまで不可能だったレベルの予測と精度を予知保全にもたらします。

最良の結果を達成するために、データの収集と分析に大きく依存しており、そのデータを収集および分析できる速度が重要な要因です。秘訣は、企業や業界の特定のニーズに合わせて、コンピューティングと機械学習の適切な組み合わせを構築することです。

Senseye PdMなどのサードパーティプラットフォームは、高度な予知保全の洞察を提供することに重点を置いた、クラウドベースの機械学習を取り入れた予知保全機能を大規模に提供します。

すべての資産を監視して可視性と正確性を高めることで、作業指示に優先順位を付け、よりタイムリーで的を絞った方法で在庫を割り当てることができます。

タレントファースト

デジタルは重要ですが、もちろん人はプラント保守戦略の最も重要な要素です。運用レベルでは、ほとんどの作業環境で、最も包括的な全体像を確保するために、仮想監視を補完するために機器の視覚的なチェックが行われるようになっています。

予知保全は、以前に配置された可能性のある数の人員の必要性を最小限に抑えることで安全性をサポートし、リスクを軽減します。しかし、戦略的には、予知保全を活用して、より広い製造現場全体に包括的なアプローチをとるのではなく、必要に応じて適切なスキルと専門知識を展開できるようにすることが重要です。

生産を超えて

より的を絞った、費用効果が高く効果的なプラントメンテナンスを提供するだけでなく、予知保全は在庫コストを大幅に削減できます。特定のスペアパーツは、在庫として保持するのに費用がかかる可能性があり、調達に時間がかかる可能性があります。

特定の時間枠でどのスペアパーツが需要になる可能性が最も高いかを包括的に把握するパターンと洞察を確立することで、在庫を縮小して、必要なものを正確に満たすことができます。

1つのモデルですべてに対応できますか？

万能の資産管理モデルはありません。ただし、複雑でハイテクな資産を管理するために事例情報を使用している組織は、間違いなく借用時間に依存しています。

組織全体の資産パフォーマンスの完全な可視性を促進し、必要に応じて計画保守と予測保守の両方を管理する予知保全機能を採用することは、すべてのプラントにとって非常に重要です。

機器とシステムの前例のない複雑さは、スキルの不足とコストの上昇と相まって、よりスマートに作業することが野心ではなく前提条件になっていることを意味します。

産業革命が私たちの生活を変革する機械を導入したのと同じように、デジタル革命は加速し、最適なプラントメンテナンスに関して可能なことの限界を押し広げています。

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