機器の信頼性を最大限に高める:予知保全ツールのエキスパート ガイド
予測メンテナンスと予防メンテナンス
予防保守と PdM 保守はどちらも効果的な保守戦略ですが、この 2 つには重要な違いがあります。予防保守と予知保守の違いを理解すると、チームが組織に最適な保守の種類を選択するのに役立ちます。同様に、予知メンテナンスと予防メンテナンスの利点を理解すると、適切な戦略を選択するのに役立ちます。成功しているメンテナンス プログラムの多くは、両方の戦略を組み合わせて使用しています。
予防メンテナンス 資産の予想されるライフサイクルを使用して、メンテナンス タスクをいつ実行するかを決定します。一般的な予防メンテナンスの例としては、車のオイルを 3 か月ごとまたは 3,000 マイルごとに交換することが挙げられます。
予防保守スケジュールは簡単で、一部の資産では十分です。資産の予防保守は、カレンダー、特定の使用時間数、またはその他の使用状況ベースの指標に基づいて実行できます。これには、フィルターの交換、注油の実行、摩耗した部品の交換などのタスクが含まれる場合があります。
もちろん、予防保守にはいくつかの課題があります。カレンダーに基づいてメンテナンス作業が指示されると、一部のコンポーネントは交換が必要になる前に交換されます。また、機械を操作するたびにある程度のリスクが発生します。予防メンテナンスの計画は簡単ですが、より多くの時間、費用、部品が必要になります。
予知メンテナンス 資産の実際の動作状態を使用して、いつどのような手順を実行するかを決定します。メンテナンスはスケジュールに基づいて行うのではなく、予測メンテナンス分析によって資産のパフォーマンスの異常が特定されたときにメンテナンスが行われます。注油や部品交換などの同様の手順が実行される場合もありますが、異なる点は、予知保全アクションが必要なときに正確に実行されることです。
予測メンテナンス戦略は時間とコストの両方を節約できますが、課題も生じます。主に、PdM メンテナンスの実装が複雑になることです。幸いなことに、適切なツールがあれば、これを克服できます。機器が正常に動作している間は、予知保全テクノロジーやリモート センサーなどの状態監視デバイスによって監視できます。定期的または継続的に測定を行うことができます。
これらのセンサーを予測メンテナンス ソフトウェアと組み合わせると、資産の状態が変化したときにメンテナンス チームに警告できます。 CMMS 経由で自動的に生成された作業指示により、チームは迅速に行動し、機器の故障を防ぐことができます。
メンテナンス チームは、資産状態データを追跡および分析して、パターンを特定し、将来のメンテナンスについてより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。最終的に、PdM メンテナンスの目標は、資産の可用性を最大化し、各資産の修復にかかる時間とコストを最小限に抑えることです。
予測メンテナンスの課題
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 のメンテナンスには、高額な初期費用と新しい技術が伴います。事後メンテナンスのアプローチに慣れている場合、予知メンテナンスに移行するには、方法論全体の根本的な変更も必要になります。
予知保全のメリットが課題を上回ることは間違いありません。ただし、始める前にそれらの課題を認識し、それに直面する準備を整えることが重要です。
費用
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ていますが、これらはすべて比較的高額な初期費用がかかります。新しいテクノロジーの統合も困難な場合があり、高価な予知保全ソリューションへの投資に対する賛同を得るのが難しい場合があります。
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を正しく使用する方法について広範なトレーニングを必要とします。また、新しいメンテナンスのアプローチに慣れるのに時間がかかる場合もあります。従業員は、新しい予知保全戦略に抵抗することがあります。特に、より事後的なアプローチに慣れている場合はそうですが、適切なトレーニング プログラムは、PdM 導入に対する抵抗感を克服するのに役立ちます。
高品質のデータの欠如
予測メンテナンス ソフトウェアは、膨大なデータ セットに依存しています。分析モデルには、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が必要です。組織が資産データを収集していない場合は、いくつかの問題が発生する可能性があります。
予測メンテナンスの課題を克服する方法
予知メンテナンスには、いくつかの課題が組み込まれています。このプログラムには比較的高額な初期費用がかかり、管理者は複雑な運用を監督する必要があり、通常は新しいテクノロジーを使用するためのメンテナンス チームのトレーニングが必要です。 PdM メンテナンス プログラムを慎重に実装すれば、これらの障壁を克服できます。
コストと実装の課題を克服する
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ことをお勧めします。システムを試験運用することで、コストを低く抑え、トレーニングを最小限に抑え、運用の管理要件を制限することができます。たとえば、予知保全テクノロジーを少量購入する方がはるかに手頃な価格であり、すぐに元が取れることがわかります。
パイロット プログラムが成功すると、大幅な投資収益率 (ROI) が得られ、その後、より大規模な PdM プログラムに投資できるようになります。このパイロットは、予知保全についての理解を促進するのにも役立ちます。メンテナンス担当者は、結果を確認したら、新しいアプローチに参加する可能性があります。
トレーニングの課題を克服する
従業員が新しい予知保全アプリケーションについて十分なトレーニングを受けていることを確認することが重要です。組織によっては、これが難しい場合があります。たとえば、リモート スタッフがいる大規模な組織では、チーム トレーニング セッションを企画するのが困難です。だからこそ、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 eMaint University のような、非同期のオンデマンド トレーニング プログラムを提供するのが得策です。 eMaint は、従業員のトレーニングと認定資格の追跡にも役立ちます。
データの課題を克服する
状態監視データをまだ収集していない場合は、今すぐ始めましょう。重要な資産に IIoT センサーをインストールして、振動、温度、その他の重要なパフォーマンス データを収集します。
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 セットについて心配する必要はありません。状態監視データを収集すると、予知保全ソフトウェアが資産ごとにカスタマイズされた「標準」のベースラインを構築し、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。
3 種類の予知メンテナンスとは何ですか?
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タイプの予知保全には、振動分析、赤外線サーモグラフィー、音響モニタリングなどがあります。
振動解析
すべての回転アセットは使用中に振動します。ただし、資産のベースライン振動パターンの変化は通常、新たな障害を示しています。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、早期の摩耗や腐食を示している可能性があります。また、緩み、位置ずれ、ベアリングの欠陥を示している可能性もあります。
現在、振動解析は非常に洗練されています。この技術を正しく使用すると、故障を引き起こすほど深刻になる数か月前にマシンの障害を発見できるようになります。
音響モニタリング
音響モニタリングを使用すると、状態モニタリング ツールというよりも、摩擦や磨耗の初期の兆候を「聞く」ことができます。回転機器は劣化すると特有の音が発生します。場合によっては、それらの音は裸耳で聞こえるほど大きな音になることがありますが、音響モニタリングは拾うことができないより小さな音もキャッチするため、優れた予測ツールとなります。
音響モニタリングは、特にガス、石油、または液体の大規模なパイプラインを備えたシステムで、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、機械の新たな障害を示す可能性のある微妙な温度変化を検出できます。
温度の上昇は、多くの場合、高レベルの摩擦、早期の摩耗、または劣化によって引き起こされます。配線不良やその他の電気的問題も根本原因として考えられます。赤外線サーモグラフィーは、ガスまたは液体の漏れの位置を特定するのにも役立ちます。湿気やガスによる温度変化を検出できます。
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 を使用して予知保全プログラムを固定すると、これらのさまざまな種類の分析情報をすべて 1 つの非常に効果的な PdM モデルに統合できます。
予測メンテナンス手法
予知保全戦略を実装する方法は数多くあり、利用可能な予知保全テクノロジも多数あります。次の予知メンテナンス ツールとテクニックを使用すると、各組織は予知メンテナンス プログラムの実装と維持に必要な情報を、必要なだけ収集することができます。
- 振動モニタリング: 機器に取り付けられたセンサーは、詳細な振動測定値を監視できます。資産のベースラインが確立されると、これらのセンサーを継続的に監視して、不均衡、位置ずれ、ベアリングの故障などの障害を示す可能性のある逸脱を検出できます。
- 温度モニタリング: 振動監視と同様に、センサーは温度が資産の通常の温度を超えたときを検出できます。温度上昇が検出された場合、技術者は障害が発生する前に根本原因を見つけて対処できます。
- 状態の監視: クラウドベースの CMMS を使用すると、センサー データがクラウドに保存され、どこからでも監視および分析できます。機器が遠隔地にある場合や、オフサイトでモニタリングを行う必要がある場合でも、ユーザーは現在または過去のデータにアクセスし、それを使用してメンテナンスや交換に関する意思決定を行うことができます。
- 人工知能 (AI) の分析と推奨事項: 振動センサーが提供するサインを読み取る方法を学ぶには、長年の教育と経験が必要です。組織に専門家が現場にいない場合でも、高度な AI を活用した分析で機械の振動パターンを評価し、変化を特定できるようになりました。一般的な問題のさまざまなパターンも認識できるため、チームはより迅速に問題を発見して解決するための洞察を得ることができます。
- アラーム: 振動レベルが障害を示す場合、予知メンテナンス ソフトウェアは適切な担当者にアラートを送信し、担当者が即座に対応できるようにします。
- 自動化された作業指示: 振動監視ソフトウェアがコンピュータ化された保守管理システムと統合されている場合、障害が検出されたときに CMMS が自動的に作業指示をトリガーできるため、時間を節約し、問題を解決するために必要な人間の介入の量を減らすことができます。
予測メンテナンスの例
ほぼすべての業界に重要な予知保全アプリケーションがあります。ここでは、典型的な予知保全の例をいくつか紹介します。
自動車における予知保全の例
予知保全ツールを使用すると、コンベア ベルトの速度低下や、スタンピングまたはプレス機械からの振動の異常など、差し迫った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の資産にも使用できます。
食品および飲料における予知保全の例
食品および飲料業界では、予知保全テクノロジーは稼働時間を最大限に確保するだけでなく、すべての製品が厳格な食品規制に準拠して製造されていることを保証する役割を果たすことができます。予測メンテナンスは、ミキサーやブレンダー、集塵システム、押出装置、ポンプ、コンベア ベルトなどの機器に使用できます。
製造業における予知保全の例
あらゆる種類のメーカーは、予知保全テクノロジーを使用して、製品出力の一貫性と品質を向上させ、人件費を削減し、資産の寿命を延ばすことができます。製造における予知保全は、ファン、ポンプ、モーターなどの資産の故障を予測し、軽減するのに役立ちます。
ライフ サイエンスにおける予知保全の例
ライフサイエンス業界の多くのメーカーは、地方、州、連邦当局からの監査の対象となっています。予知保全テクノロジーは、機器が必要なパラメータ内で継続的に稼働することを保証し、組織に資産履歴の監査証明記録を提供します。また、製品を冷蔵または冷凍する必要がある場合、センサーは、製品を適切な温度に保つために使用される機器が常に意図したとおりに動作していることを確認するのに役立ちます。
石油とガスにおける予知保全の例
石油・ガス業界では信頼性が非常に重要であり、機器の故障は環境に影響を及ぼし、従業員の安全を脅かす可能性があります。ポンプ、ボイラー、コンプレッサーなどの資産の予知メンテナンスは、計画外の故障とその影響のリスクを軽減するのに役立ちます。
PdM メンテナンス プログラムを作成する方法
事後対応型メンテナンスから予測型メンテナンスへの切り替えは、一夜にして完了するものではありません。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実現可能な戦略になりました。予測メンテナンス計画の作成を検討する場合、各資産について留意すべき質問がいくつかあります。
- このアセットに障害が発生した場合、本番環境にどのような影響がありますか?
- この資産の修理にはいくらかかりますか?
- この資産を交換するにはいくらかかりますか?
機器ごとにこれらの質問に答えることは、チームが予測に基づいて保守する資産を絞り込むのに役立ちます。
予知保全は、必ずしもすべての資産にとって最も効果的な戦略であるとは限りません。一部の資産は、運用や収益にほとんどまたはまったく影響を与えずに、実行に失敗する可能性があります。シンプルで簡単な予防メンテナンスの恩恵を受ける人もいます。ただし、資産によっては、予測メンテナンスが最善の戦略となります。
ほんの一握りの資産に対して予測メンテナンス ツールを使用する予定がある場合でも、事前に計画を立てて、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を設定するための 6 つの重要な手順は次のとおりです。
<オル>最終的に、予知保全プログラムを成功させるには、組織の目標とニーズを長期的な視点から捉える必要があります。 2 つの予測メンテナンス プランが同じになることはありません。
予測メンテナンスをどのように制御できますか?
予知保全ソリューションには、その定義上、大量のデータの収集と分析が含まれます。予知保全を管理する最善の方法は、コンピュータ化された保守管理システム (CMMS) を使用して、作業指示書、リアルタイムの予知保全分析、および保守履歴から得られるデータを接続して管理し、いつどこで作業していても適切な担当者がデータにアクセスできるようにすることです。
CMMS がないと、メンテナンス チームは資産の過去のメンテナンスについて推測したままになることがよくあります。作業指示は紙で行われることが多く、紙の作業指示を見つけて完了し、ファイルに保管するのに時間がかかります。紙の作業指示書では、何が完了したか、またはまだ残っているかを追跡することも困難になります。リクエスト、進行中のタスク、優先ジョブがすべて別の紙に書かれている場合、それらをすべて比較することはほぼ不可能です。
CMMS を使用すると、作業指示書のスケジュール、割り当て、完了が非常に簡単になります。資産の重要度に基づいて作業指示に優先順位を付けることもできるため、最も重要なタスクが適切な技術者に確実に割り当てられます。マネージャーは、未処理のタスクを確認し、すでに特定の資産に取り組んでいるスタッフ、または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ることができます。
技術者や意思決定者も、過去のメンテナンス記録にアクセスできるようになります。資産に短期間に複数の障害が発生した履歴がある場合、専門家はデータと予知保全分析を使用して問題の根本原因を特定したり、資産を交換する時期が来たかどうかを判断したりできます。
eMaint 予測メンテナンス ソフトウェアの主な機能
eMaint CMMS は、組織に予知保全ツールの完全なスイートを提供します。これを使用すると、組織は次のことが可能になります。
- 各資産のモニタリング クラスを定義する
- 騒音、振動、温度、潤滑剤、摩耗、腐食、圧力、流量を個別に監視する
- 手動で入力するか、メーター測定値をインポートします
- 各アセットの許容可能な操作の上限と下限を定義する
- 色分けされた例外を含むレポートとして測定値を表示する
- 境界を超えた場合にメールを自動トリガーする
- 測定値が事前定義された境界を超えた場合に作業指示を自動生成する
- データ分析を実行して障害を早期に特定し、故障を防止し、メンテナンス リソースを最適化する
- 状態監視図を表示する
ケーススタディ:eMaint CMMS 状態監視を使用した予知メンテナンス
Cleveland Tubing, Inc. は、FLEX-Drain や PumpFlex などの柔軟で折りたたみ可能なチューブ製品のメーカーです。同社は、主要な指標 (温度、圧力、液面、吸引) のメーター測定値がインポートされ、事前定義された範囲に基づいて作業または検査が必要な場合に優先作業指示をトリガーするために使用されるように、eMaint を設定しました。
Cleveland Tubing のメンテナンス マネージャーである Gary Payne 氏は、eMaint が同社のメンテナンス意思決定支援システムになっており、経過時間、機器の使用状況、および状態ベースの指標に基づいて毎日実行する必要があるタスクを通知していると述べました。彼らはまた、次のことも経験しました。
- 在庫部品と非在庫部品の在庫を補充するための自動レポート
- 5 人のメンテナンス担当者からなる部門の作業時間の追跡を効率化
- 人件費と材料費を資産に適切に配分することで ROI の計算を改善
- 状態監視や重要機器の潜在的な問題の自動アラートを介して、事後対応メンテナンスから計画メンテナンス、予知メンテナンスへと進化する機能
- 世界クラスの基準に照らして KPI を簡単に測定および追跡する（90% は計画されたメンテナンス）
予測メンテナンスの将来性は何ですか?
予測メンテナンスの未来は、人工知能ツールを利用して、これまで以上に大規模な洞察を提供します。 AI ツールは膨大なデータセットを高速でスキャンします。これは、重要な資産を多数保有する大規模組織にとって非常に貴重です。最高の AI ツールは、マシンの障害を診断して障害の重大度レベルを決定し、明確なメンテナンスの優先順位を設定するのに役立ちます。
ただし、メンテナンスが自動化されるという意味ではありません。人間の技術者やオペレーターは、AI の出力を監視し、その洞察に基づいて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、便利なツールです。人間の従業員とワークフローを共有すると、最も効果的に機能します。
機器のメンテナンスと修理