製造業における保全の最適化——デジタルデータ活用でピークパフォーマンスを実現

デジタルユニバースは2年ごとに倍増し、2013年の4.4兆ギガバイトから2020年には44兆ギガバイトへ成長すると予測されています。EMCデジタルユニバースによると、企業はこのデジタルユニバースに保持されるデータの約85%に責任を負っています。

製造プラントはこのデータ生成に貢献する企業の一種に過ぎませんが、機械ステータスを監視するためプロセスデータを収集しています。EU Automationの米国マネージャー、クラウディア・ジャレット氏によると、プラントエンジニアはこのデータを最大限に活用し、保全スケジュールがプラントに利益をもたらすよう確保できます。

ジャレット氏が説明するように、製造業者は顧客需要に対応しながら柔軟性を維持する継続的なプレッシャーに直面しており、プラントダウンタイムの脅威を鋭く認識しています。機械故障など多くの要因によって引き起こされるダウンタイムは、アナリスト企業Aberdeen Researchによると、製造業者に時間あたり最大26万ドルのコストをもたらす可能性があります。

したがって、故障後に修理するリアクティブメンテナンスではなく、故障前に設備を維持する予防保全が不可欠です。

しかし、食品・飲料や自動車部品製造のような大量生産・低利益率業界にいる人々にとって、予防保全は知覚上の高い初期コストのために、誤って非現実的と見なされることがあります。

予防

過熱モーターや熱伝達システムの漏れなどでシステムが故障するのを待つ時代は、幸いにも過去のものとなりましたとジャレット氏は言います。プラント管理者は今、定期的な点検、アップグレード、トラブルシューティングを計画し、故障を未然に防いでいます。これらのシンプルなステップは、予防保全を実施する一つの方法です。

しかし、インダストリー4.0テクノロジーである状態監視がよりアクセスしやすくなるにつれ、さらに賢く、より正確で、時間を要しない方法が利用可能になっています。

多くの製造プラントは現在、予知保全——予防保全の高度な形——を用いて、設備がどの程度機能しているかを把握し、故障が発生する前に正確に予測しています。これはダウンタイムを引き起こす故障のリスクを減らすだけでなく、必要な交換部品を事前に注文し、設備故障の際に在庫として確保できることを意味します。

さらに、設備の健全性を監視することで、以前なら大規模なオーバーホールが必要だった改善を、段階的な調整で実現できます。調整によりプロセス効率が向上し、非効率な要素を排除し、摩耗部品の保全や交換を通じて設備寿命を延ばすことで、最終的にはコスト削減につながります。

どこから始めるか

プラント管理者があらゆる予防保全スケジュールを実施する際の第一歩は、可能な限り多くのデータを収集することだとジャレット氏は助言します。これには、対象プラントにおけるダウンタイムの真のコストの正確な見積もりが含まれるべきです。スマートセンサー、売上数字、後付けシステムによって収集されたデータをまとめることで、売上損失、廃棄製品、緊急修理コストを考慮に入れ、有用な基準値を得られます。

プラントでの経験を活かし、保全エンジニアも理想的な計画策定に関与すべきです。これには、より高度な保全を必要とすると判断される領域——老朽化設備や、モーター、タービン、その他の可動部品のように本質的に故障しやすい機械——が含まれます。

この計画を予算と合わせて用いることで、実現可能な保全計画を策定でき、どのレベルの予防保全を採用できるかがわかります。一部の製造業者にとっては、プラントの一区画を月1回、より不安定な機械を毎日チェックするなど、定期的な設備点検を意味します。

データ

真の予知保全が目標なら、温度、圧力、振動などのデータがセンサーによって収集され、継続的に統合、蓄積、分析されます。製造業者にとって次の疑問は、これらの貴重だが大量のデータセットを如何に最大限に活用するかです。

データ収集後、その潜在力を最大限に引き出す次のステップは分析を開始することです。データ分析の一般的な選択肢の一つはクラウド分析サービスです。ここでは生データがクラウドに送信され、そこで保存・分析され、故障を含むイベントを予測するトレンドが特定されます。多くのサービスはアラートシステムも組み込んでおり、迫り来る故障の警告をWebポータル、アプリ、メール、テキストメッセージで関係者に送信できます。

他の製造業者は、サイバーセキュリティ、クラウドに保存されるデータの長期的安定性、データ収集と分析のラグを懸念し、生データを社内で分析します。これは多くの場合、リソースを大幅に要しますが、プラント管理者にデータの完全な制御権を与えます。

陳腐化管理

どのシステムを導入するにしても、予知保全はダウンタイム削減とプロセス効率改善に加え、陳腐化管理にも活用できます。

これは、保全スケジュールに合わせて適切なタイミングで部品を発注できることを意味します。従来、製造業者は交換が必要になる可能性のある部品の在庫を保持しなければならず、それらはプラントフロアの貴重なスペースを占有していました——そのスペースは本来オペレーションに使えるものです。スペアパーツはかさばり、プラントフロアに保管すると転倒や火災の危険など、健康と安全のハザードを生む可能性もあります。

代わりに、製造業者は必要な時だけ交換部品を発注し、利用可能なスペースとリソースを最大化できます。EU Automationのようなサプライヤーが陳腐化部品を世界中へ24時間以内に出荷できる今、オンサイトで部品を保管したり、到着を待つ長期ダウンタイムを被ったりする必要はありません。

予知保全を採用すると、収集されたデータを他の目的——プロセス効率向上、交換部品の十分な事前発注——にも利用できます。このデータの適切な収集と分析は、その潜在力を最大化するために不可欠です——そしてデータ量が毎年増加するにつれ、これはますます重要になるでしょう。