予知保全の進化：事後対応からプロアクティブな成功へ

「壊れていないものは直せない」というのが、長年昔の伝統的な事後保全の哲学でした。機械が完全に故障してから初めて助けを呼んでいました。

レポート作成、交換部品の調達・発注、必要なメンテナンス専門知識の招集には、不必要な遅延とダウンタイム、残業コストが伴いました。リードタイムと、その結果としての納期スケジュールは窓から投げ捨てられました。

故障を中心に計画する

1980年代、ジャストインタイム（JIT）を含む日本の製造技術の普及により、思考はアップデートされました。新しい考えは、スケジュールされた、または計画的な予防保全を実施することでした。この概念は、リーン生産で用いられる全員参加の生産保全（TPM）導入によりさらに洗練され、設備を常に稼働状態に保つようメンテナンスが計画されました。

成功した導入は、故障減少とダウンタイム削減をもたらし、労働力のより効果的な活用、機械寿命延長、職場安全改善につながりました。

これら明確なメリットは全体生産性を改善しましたが、メンテナンス計画には、設備メーカー、経験豊富なエンジニア、オペレーターからの情報を長期間にわたり同化させる必要がありました。

誰が、メンテナンスが最適なタイミングでスケジュールされていることを確信できたでしょうか？

故障を予測する

メンテナンスタイミングの最適化は、コンディションモニタリングの導入による予知保全で達成されました。

この方法論では、特定のクリティカル指標からのデータを用いて、設備が性能低下を見せているか、故障が迫っているかを示します。これは早期警戒システムとして機能し、コンティンジェンシー計画の時間を与え、メンテナンス遅延による損失を減らします。

コンディションモニタリングの成功は、これらクリティカルコンポーネントから質の高い関連情報を適時に入手し、迅速に分析・評価し、発見を迅速に実装することに依存します。

伝統的な工場では、産業制御システムからの情報は限られ、専門家が結果を解釈できるようさらなる処理とレポート化が必要でした。

今、指先で

インダストリー4.0とスマートファクトリの到来により、設備状態の分析を自動化するために必要なあらゆるデータを配置できるようになりました。デジタル化により、リアルタイムデータを工場現場の複数ソースから収集し、容易にアクセス可能な形で保存できます。

これにより高度な分析を迅速かつ容易に適用でき、状況の近似瞬時評価と異常のハイライトが可能になります。クラウド処理により、この情報が組織全体で利用可能になり、ベストプラクティスの共有と迅速な対応が可能になります。

故障の自動診断能力は、プログノスティクスの追加によりさらに拡張されます。機械と資産から収集されたデータが運用モデルを構築し、分析されると、機械がいつ故障するかの事前指標、残存耐用年数（RUL）を特定します。

このメンテナンス要件の予測により、明確なタイムホライズンを持つよりアジャイルな運用が可能になり、計画外ダウンタイムによる損失を防止または制限する意思決定とアクションが可能になります。

さらに詳しく

Senseyeは最新のコンディションモニタリングとプログノスティクス技術を自動化し、本当にシンプルな方法で表示することで、計画外ダウンタイムを回避するのを助けます。