設備信頼性を最大化：予知保全ツールのエキスパートガイド

予知保全 vs 予防保全

予防保全とPdMメンテナンスは両方とも効果的なメンテナンス戦略ですが、両者には重要な違いがあります。予防保全と予知保全の違いを理解することで、チームは組織に最も適したメンテナンスタイプを選択できます。同様に、両者のメリットを理解することで、適切な戦略を選べます。多くの成功したメンテナンスプログラムは、両戦略を組み合わせて使用しています。

予防保全は、資産の予想寿命を用いてメンテナンスタスクの実施時期を決定します。一般的な予防保全の例は、車のオイルを3ヶ月ごとまたは3,000マイルごとに交換することです。

予防保全スケジュールはシンプルで、一部の資産には十分です。予防保全はカレンダー、一定の使用時間、またはその他の使用量ベースの指標に基づいて実施される場合があります。フィルター交換、潤滑、摩耗部品交換などのタスクが含まれます。

もちろん、予防保全には課題もあります。カレンダーがメンテナンスアクションを指示すると、一部のコンポーネントは必要になる前に交換されます。機械を操作するたびにリスクも発生します。予防保全は計画がシンプルですが、より多くの時間、コスト、部品を消費します。

予知保全は、資産の実際の運転状態を用いて、どのステップを取るか、いつ取るかを決定します。スケジュールに基づくのではなく、予知保全分析が資産パフォーマンスの異常を特定した時にメンテナンスが発生します。潤滑や部品交換といった類似のステップが取られる場合もありますが、違いは予知保全アクションが必要なまさにその時に発生する点です。

予知保全戦略は時間とコストの両方を節約できますが、課題もあります。主なのは、PdMメンテナンス導入の複雑さです。幸い、適切なツールがあればこれを克服できます。設備が正常に稼働している間、予知保全テクノロジーと状態監視デバイス（リモートセンサーなど）によって監視できます。これらは定期的または継続的に測定を行います。

予知保全ソフトウェアと組み合わせると、これらのセンサーは資産状態が変化した時にメンテナンスチームにアラートを送信できます。CMMSを通じた作業指示の自動生成により、チームは迅速に行動し、設備故障を防止できます。

メンテナンスチームは資産状態データを追跡・分析し、パターンを発見し、将来のメンテナンスにより情報に基づいた意思決定を行えます。最終的に、PdMメンテナンスの目標は資産可用性を最大化し、各資産の修理に費やす時間とコストを最小化することです。

予知保全の課題

新しいメンテナンス戦略の導入には常に課題が伴い、予知保全も例外ではありません。PdMメンテナンスには高い初期コストと新しい技術が必要です。事後保全アプローチに慣れている場合、予知保全への移行は方法論全体の根本的な転換も要求されます。

予知保全のメリットは間違いなく課題を上回ります。しかし、始める前にそれらの課題を認識し、対処の準備をすることが重要です。

コスト

予知保全はセンサー、分析ソフトウェア、IIoTテクノロジーに依存し、これらは比較的高い初期コストを伴います。新技術の統合も難しく、コストのかかる予知保全ソリューションへの投資で賛同を得るのは困難な場合があります。

トレーニング

従業員は、予知保全の実装方法と新しい予知保全テクノロジーの正しい使用法について広範なトレーニングを必要とします。新しいメンテナンスアプローチへの適応に時間も必要です。従業員は、特によりリアクティブなアプローチに慣れている場合、新しい予知保全戦略に抵抗することがありますが、適切なトレーニングプログラムがPdM導入への躊躇を克服するのに役立ちます。

高品質データの不足

予知保全ソフトウェアは膨大なデータセットに依存します。分析モデルは、ベースラインを作成し、標準からの逸脱を追跡するために、資産パフォーマンスに関する履歴データを必要とします。組織が資産データを収集してこなかった場合、これは問題を引き起こす可能性があります。

予知保全課題の克服方法

予知保全には組み込みの課題があります。プログラムには比較的高い初期コストがかかり、管理者は複雑な運用を監督する必要があり、通常メンテナンスチームに新技術の使用トレーニングを要求します。これらの障壁は、PdMメンテナンスプログラムを慎重に実装すれば克服できます。

コストと導入課題の克服

組織全体を予知保全アプローチに転換しようとするのではなく、パイロットプログラムから始めるのが良い考えです。システムをパイロット運用すれば、コストを低く抑え、トレーニングを最小限に抑え、運用の管理要件を限定できます。例えば、予知保全テクノロジーを少量購入する方がはるかに安価です。そしてそれらは速やかに投資回収することがわかります。

成功したパイロットプログラムは、より大規模なPdMプログラムに投資できる大きな投資対効果（ROI）をもたらします。パイロットはまた、予知保全の理解を促進します。メンテナンスクルーは結果を見れば、新しいアプローチに賛同する可能性が高まります。

トレーニング課題の克服

従業員が新しい予知保全アプリケーションで完全に訓練されることを確保することが不可欠です。組織によってはこれが困難な場合があります。例えば、リモートスタッフを抱える大規模組織では、チームトレーニングセッションの開催が難しいです。そのため、eMaint Universityのような非同期・オンデマンドトレーニングプログラムを提供するのが良い考えです。これはユーザーが独自のスケジュールにレッスンを組み込めるようにします。eMaintは従業員トレーニングと認定の追跡も支援します。

データ課題の克服

すでに状態監視データを収集していない場合、今すぐ始める時です。クリティカル資産にIIoTセンサーを設置し、振動、温度、その他の主要パフォーマンスデータを収集してください。

センサーはデータをCMMS/EAMにストリーミングするため、データ入力エラーや不完全なデータセットを心配する必要がありません。状態監視データを収集するにつれ、予知保全ソフトウェアは各資産にカスタマイズされたベースライン「正常」を構築し、効果的な予知保全プログラムを作成するのに十分なデータを提供します。

予知保全の3つの主要タイプ

予知保全にはいくつかの異なるタイプがあります。最も広く使用されている予知保全タイプには、振動分析、赤外線サーモグラフィー、音響監視があります。

振動分析

すべての回転資産は使用中に振動します。しかし、資産のベースライン振動パターンの変化は通常、新たな故障を示します。振動分析は資産の振動レベルをリアルタイムで監視し、異常を検出します。

振動レベルの変化は、早期摩耗と腐食を示唆することがあり、緩み、芯出し不良、ベアリング故障を指し示すこともあります。

今日、振動分析は高度に洗練されています。正しく実施すれば、故障が深刻化して故障を引き起こす数ヶ月前に機械故障を発見できます。

音響監視

音響監視により、あなた、あるいはあなたの状態監視ツールが、摩擦や摩耗の初期指標を「聴く」ことができます。回転設備は劣化するにつれ特徴的な音を発します。時にそれらの音は裸耳で聞こえるほど大きいですが、音響監視は人間が拾えないもっと微かな音を捉え、優れた予知ツールとなります。

音響監視は、ガス、オイル、液体の広範なパイプラインを持つシステムでの漏れ防止ツールとして広く使用されています。

赤外線カメラ

赤外線カメラは、機械故障の兆候となり得る微細な温度変化を検出できます。

温度上昇は、高レベルの摩擦、早期摩耗、劣化から生じることが多々あります。不良配線やその他の電気的問題も別の根本原因となり得ます。赤外線サーモグラフィーは、ガスや液体の漏れ位置特定にも役立ちます。湿気やガスによる温度変化を検出できるためです。

もちろん、予知保全には他にも多くのアプローチがあります。CMMSを予知保全プログラムのアンカーとして使用すれば、これらすべての異なるタイプのインサイトを1つの高効果PdMモデルに統合できます。

予知保全技術

予知保全戦略の実装方法は多岐にわたり、利用可能な予知保全テクノロジーも多数あります。以下の予知保全ツールと技術は、各組織に必要なだけの情報を収集し、予知保全プログラムを実装・維持する力を与えます。

• 振動監視： 設備に設置されたセンサーが詳細な振動読み取りを監視。資産のベースラインが確立されれば、これらのセンサーを継続的に監視し、アンバランス、芯出し不良、ベアリング故障などを示唆する逸脱を検出できます。
• 温度監視： 振動監視と同様に、センサーが資産の正常温度を超える温度上昇を検出。温度上昇が検出されれば、技術者が故障発生前に根本原因を特定し対処できます。
• 状態監視： クラウドベースCMMSを使用すればセンサーデータをクラウドに格納し、どこからでも監視・分析可能。設備が遠隔地にある場合やオフサイトでの監視が必要な場合でも、ユーザーは現在または履歴データにアクセスし、メンテナンスと交換に関する意思決定に活用できます。
• 人工知能（AI）分析と推奨： 振動センサーが提供するシグネチャを読み解くには数年の教育と経験が必要。今では、組織にオンサイトの専門家がいなくても、高度なAI搭載分析が機械振動パターンを評価し、変化を特定できます。一般的な問題の異なるパターンを認識することさえでき、チームが問題をより速く発見し修正するインサイトを得られます。
• アラーム： 振動レベルが故障を示唆する場合、予知保全ソフトウェアが適切な人員にアラートを送信し、即時のアクションを可能にします。
• 自動作業指示： 振動監視ソフトウェアがCMMSと統合されていれば、故障検知時にCMMSが自動的に作業指示をトリガーし、問題修正に必要な人的介入を減らし時間を節約できます。

予知保全の事例

ほぼすべての業界で重要な予知保全アプリケーションがあります。典型的な予知保全事例をいくつか紹介します。

自動車業界での予知保全事例

予知保全ツールは、コンベアベルトの減速や、スタンピング・プレス機の振動異常といった迫り来る故障を特定できます。フォークリフトや塗装設備などの他資産にも使用可能です。

食品飲料業界での予知保全事例

食品飲料業界では、予知保全テクノロジーが最大稼働率の確保だけでなく、厳格な食品規制への準拠した製品生産にも役立ちます。ミキサー、ブレンダー、集塵システム、押出機、ポンプ、コンベアベルトなどの設備に予知保全を適用できます。

製造業での予知保全事例

あらゆるタイプの製造業者が、予知保全テクノロジーを用いて製品出力の一貫性と品質を改善し、労務コストを削減し、資産寿命を延ばせます。製造業での予知保全は、ファン、ポンプ、モーターなどの資産の故障予測と削減に役立ちます。

ライフサイエンス業界での予知保全事例

ライフサイエンス業界の多くの製造業者は、地方、州、連邦当局の監査対象です。予知保全テクノロジーは、設備が要求パラメータ内で稼働し続けることを保証し、組織に資産履歴の監査耐性記録を提供します。製品の冷蔵・冷凍が必要なケースでは、センサーが適切な温度を維持する設備が常に意図通り機能することを保証します。

石油ガス業界での予知保全事例

設備故障が環境への影響を及ぼし、従業員の安全を脅かす石油ガス業界では、信頼性が極めて重要です。ポンプ、ボイラー、コンプレッサーなどの資産への予知保全は、計画外故障のリスクとその帰結を減らすのに役立ちます。

PdMメンテナンスプログラムの作成方法

事後保全から予知保全への移行は一夜にして起こりません。しかし、CMMSソフトウェアやワイヤレス振動センサーなどの予知保全テクノロジーの進歩により、予知保全はこれまで以上に達成可能な戦略となっています。予知保全計画の検討時に各資産について念頭に置くべきいくつかの質問があります：

• この資産が故障したら、生産にどう影響するか？
• この資産の修理コストはいくらか？
• この資産の交換コストはいくらか？

これらの質問に各設備について答えることで、チームはどの資産を予知ベースで維持管理すべきかを絞り込めます。

予知保全が必ずしもすべての資産に最も効果的な戦略とは限りません。一部の資産は、生産や収益にほとんど影響なくラン・トゥ・フェイル可能です。他にはシンプルでストレートフォワードな予防保全が恩恵をもたらします。しかし一部の資産には、予知保全が最善の戦略となります。

わずかな資産に予知保全ツールを使用する計画でも、先を見据えてメンテナンスチームが継続できるプログラムを構築することが役立ちます。予知保全プログラムのセットアップにおける6つの主要ステップ：

1. 予知保全ソリューションの対象となる資産を特定する
2. 資産状態を監視するための予知保全ツールと手法を選択する（センサー、CMMSなど）
3. 実装チームを選定し、予知保全テクノロジーを学習・実行するよう訓練する
4. システム統合を実行し、資産健全性の完全な把握を実現する
5. 全体的なメンテナンス戦略を調整し、どのアプローチをどこで使用するか特定する
6. 資産健全性データをチームメンバー、ステークホルダー、監査人の間でどう共有するか決定する

最終的に、成功する予知保全プログラムの実装には、組織の目標とニーズの長期的な視点が必要です. 2つとして同じ予知保全計画はありません。

予知保全をどう制御するか？

定義により、予知保全ソリューションは大量のデータ収集と分析を伴います。予知保全を制御する最善の方法は、コンピュータ化保全管理システム（CMMS）を使用し、作業指示、リアルタイム予知保全分析、メンテナンス履歴からのデータを接続・管理し、場所や時間を問わず適切な人員がアクセスできるようにすることです。

CMMSなしでは、メンテナンスチームは資産の履歴メンテナンスについて推測するしかありません。作業指示はしばしば紙ベースで、紙の作業指示は検索、完了、ファイリングに時間がかかります。紙の作業指示では、完了済みと未完了の追跡も困難です。別々の紙にあるすべてのリクエスト、進行中タスク、優先ジョブの全範囲を比較するのはほぼ不可能です。

CMMSは作業指示をスケジューリング、割り当て、完了しやすくします。作業指示は資産クリティカリティに基づいて優先順位付けでき、最も重要なタスクが適切な技術者に割り当てられます。管理者はどのタスクが未完了かを把握し、特定資産で既に作業中のスタッフや、タスクに必要な専門知識を持つスタッフにジョブを割り当てられます。

技術者と意思決定者も履歴メンテナンス記録にアクセスできます。短期間に複数の故障履歴を持つ資産では、専門家がデータと予知保全分析を用いて問題の根本原因にたどり着くか、資産交換の時期かを判断できます。

eMaint予知保全ソフトウェアの主要機能

eMaint CMMSは組織にフルセットの予知保全ツールを提供します。これにより、組織は以下が可能になります：

• 各資産の監視クラスを定義
• 騒音、振動、温度、潤滑剤、摩耗、腐食、圧力、流量を個別に監視
• メーター読み取り値を手動入力またはインポート
• 各資産の許容運転範囲の上限と下限を定義
• 読み取り値をカラーコーディングされた例外付きレポートとして表示
• 境界値超過時に自動メール送信
• 読み取り値が事前定義境界外に出た時に自動的に作業指示を生成
• データ分析を実施し、故障を早期特定、故障防止、メンテナンスリソース最適化
• 状態監視図を表示

事例：eMaint CMMS状態監視を用いた予知保全

Cleveland Tubing, Inc.は、FLEX-DrainとPumpFlexを含む柔軟で折り畳み可能なチューブ製品の製造メーカーです。同社はeMaintを設定し、主要指標（温度、圧力、液位、吸引）のメーター読み取り値をインポートし、事前定義範囲に基づいて作業や検査が必要な時に優先作業指示をトリガーするようにしました。
Cleveland Tubingのメンテナンスマネージャー、Gary Payne氏は、eMaintがメンテナンス意思決定支援システムとなり、経過時間、設備稼働率、状態ベース指標に基づき、毎日実施すべきタスクを知らせてくれると述べています。また、以下を経験しました：

• 在庫品と非在庫品の補充に関する自動レポート
• 5人のメンテナンス従業員部門の労務時間追跡を効率化
• 労務と材料コストの資産へのより良い配分によるROI計算の改善
• 状態監視とクリティカル設備の潜在的問題に関する自動アラートにより、事後保全から計画保全、予知保全へと進化
• ワールドクラス基準（90%計画保全）に対するKPIの容易な測定と追跡

予知保全の未来

予知保全の未来は、これまで以上のスケールで洞察を提供する人工知能ツールに依拠します。AIツールは膨大なデータセットを高速でスキャンし、クリティカル資産のフリートを持つ大規模組織にとって不可欠です。最高のAIツールは機械故障を診断し、故障深刻度レベルを判断し、明確なメンテナンス優先順位設定を支援します。

それがメンテナンスが自動化されることを意味するわけではありません。人的技術者とオペレーターはAI出力を監督し、その洞察を基に構築する必要があります。AIは完全なソリューションではなく、有用なツールです。人間の従業員とワークフローを共有するときに最も効果的に機能します。