処方保守の説明:定義、利点、資産パフォーマンスをどのように促進するか

処方保守は資産管理に対する最先端のアプローチを表し、高度な分析と機械学習を利用して保守の必要性を予測し、機器のパフォーマンスを最適化します。単に潜在的な問題を特定するだけではなく、メンテナンス作業や運用調整のための具体的な推奨事項を提供します。この戦略により、メンテナンス専門家の意思決定プロセスが強化され、メンテナンス作業のより効果的な計画と実行が可能になり、それによってダウンタイムが削減され、資産の寿命が延びます。データ駆動型の洞察をインテリジェントに適用することで、最新のメンテナンス手法の最前線に位置します。

何世代にもわたって、メンテナンス専門家は、機器の故障を回避するために予防メンテナンスを使用し、資産に障害が発生した場合には事後メンテナンスに切り替えてきました。産業用モノのインターネット (IIoT) の出現により、メンテナンス専門家はツール、ソフトウェア、センサーを接続して、複数のデータ ソースを 1 か所で収集、保存、分析できるようになりました。

これらのツールはすでに、センサーとソフトウェアが将来の故障を予測する予知保全を可能にしています。しかし、多くのメンテナンス リーダーは、機械学習と人工知能が障害を予測するだけでなく解決策を特定する、規範的メンテナンスと呼ばれる概念に基づいた未来に目を向けています。

処方保守の仕組み

処方保守では、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) を IIoT とともに使用して、機器保守に関する具体的な推奨事項を作成します。履歴を分析し、仮説を立て、データをテストし、再テストするテクノロジーを自由に組み合わせます。複雑なアルゴリズムにより、ソフトウェアはデータの傾向を自動的に特定して学習し、データ パターンを認識できます。

機械学習プロセスは、モデル (特定のパターンを認識するようにトレーニングされたファイル) とデータを継続的に再評価し、人間のアナリストでは達成できない速度で何かが何を行うかを正確に予測します。最終的に、規範的メンテナンスは、さまざまなアクションの潜在的な結果を判断し、最適なアプローチを提案します。

ワイヤレス振動センサーが処方保守を推進する仕組み

振動センサーなどの高度な資産状態監視ソリューションは、パターン検出を可能にし、信頼性チームを処方保守に近づけるのに役立ちます。たとえば、圧電振動センサー、MEMS センサー、ソフトウェアを組み合わせることで、資産パフォーマンスの追跡、障害分析、予測分析が可能になります。

メンテナンスリーダーは、振動センサーを使用して、機械の故障に影響を与える根本原因と状況を特定し、資産の問題と根本的な問題を診断し、データ分析を通じて次のステップを決定できます。これは、処方的メンテナンスの目的であるソリューションの推奨にはまだ一歩及んでいませんが、その目標にもまた一歩近づいています。

処方メンテナンスの利点

• 資産の寿命、運用パフォーマンス、稼働時間を最大化するための予測メンテナンス モデルを開発する
• 過去のデータとリアルタイム データを活用する
• メンテナンス業務を最適化する
• ダウンタイムを最小限に抑え、効率を向上させる

処方保守アプリケーションの例

• 自動車 – 自動車工場では、材料費と人件費の関係で、業界で最も高価な製品の一部が生産されています。処方保守分析により全体的な生産量が向上するため、製品の製造時間が短縮され、人件費と光熱費が削減されます。
• 医薬品 – クリーンルームの停止は、汚染を避ける必要があるため、費用がかかる場合があります。ワイヤレス振動センサー データと機械学習アルゴリズムにより、エア ハンドラーのベアリング摩耗を早期に特定し、予期せぬシャットダウンを防ぐ問題修正の提案を行うための処方保守が可能になります。
• 設備 – ポンプは廃水処理プラントにとって重要です。処方保守環境では、センサーがポンプの状態の変化を検出できます。人工知能と機械学習を通じて得られた情報は、コストと潜在的な結果に基づいてポンプの修理や交換など、最適な行動方針を決定するのに役立ちます。

予測メンテナンスとは何ですか?

予知メンテナンスは、処方的メンテナンスと多くの類似点があります。予知メンテナンスでは、状態ベース メンテナンス (CBM) などのデータ主導の予防的なメンテナンス手法を使用して、機器の状態を分析し、メンテナンスをいつ実行する必要があるかを予測します。

予知保全では、センサーからのリアルタイム データを活用して、資産のパフォーマンスやコンピュータ保守管理システム (CMMS) などに保存されている履歴データを追跡し、マシンの状態を判断します。データにアルゴリズムを適用し、温度、振動、電気、圧力、その他の測定値など、障害がいつ発生すると予想されるかを示す先行指標を使用して傾向を見つけます。

予知メンテナンスと予防メンテナンス

予知保全は、センサーを利用してリアルタイムでデータを収集し、機械の健全性を判断し、機器の異常を特定します。データに基づいて、メンテナンス チームは次にどのような手順を実行するかを決定できます。

処方的メンテナンスもこれを行いますが、解決策を処方し、取るべき最適なアクションを推奨することもできます。

予防保守とは何ですか?

予防保守 (PM) では、現在の状態に関係なく、各マシンの固定保守スケジュールを確立します。メンテナンスの間隔は、カレンダーベースまたは使用量ベースのいずれかで、メーカーの推奨に従ってスケジュールされます。

予防保守は、事後保守や計画外のダウンタイムの発生を減らし、機器の定期的な保守を保証することで安全性を高めます。 PM アクションには、スケジュールされた復元とスケジュールされた破棄の 2 種類があります。どちらの対策も、正確な障害モードに対処するために規定された PM タスクによって実行されます。

長期的には、新興テクノロジーにより規範的な分析が可能になるでしょう。たとえば、機械学習 (ML) と人工知能 (AI) は、自身を診断し、特定の「修復」または「破棄」予防メンテナンス タスクをいつ実行するかを伝達できるようになります。

事後メンテナンスとは何ですか?

事後保全は、機械に予期せぬ障害が発生し、残業、ダウンタイム、生産量の減少などの予算外の出費が発生した場合に、メンテナンス チームが行う計画外の措置です。

予防メンテナンスと事後メンテナンス

予防メンテナンス（PM）は、計画外のダウンタイムを回避するために、注油、検査、修理、交換などの予防措置を通じて資産の寿命を延ばす計画的なメンテナンスです。

事後メンテナンスは計画外のメンテナンスであり、資産が故障しない限り発生しません。メンテナンス チームのメンバーが障害の根本原因を特定すると、技術者が派遣され、資産を運用可能な状態に復元します。

ラン・ツー・フェイル戦略（資産を故障させることを意味します）には、資産の価値と運用への影響に特有の利点があり、機器によっては最小限に抑えることができます。

信頼性中心メンテナンス (RCM) とは何ですか?

信頼性中心保守 (RCM) は、すべての保守および信頼性プログラムと戦略の祖父であると言えます。 RCM の目標は、メンテナンス チームが最適な資産管理ポリシーを選択できるようにする特定のプロセスを使用して情報を収集することです。

このプロセスを使用して、信頼性の専門家は、現在の動作状況においてすべての機器がユーザーが望んでいること (機能) を確実に実行し続けるために何をしなければならないかを発見し、理解します。これは、資産の機能、機能障害、予想される障害/原因を特定することによって実現されます。

最終的な結果は、施設または工場の各機器に特定のメンテナンス戦略を導入し、メンテナンス プログラムを最適化することです。

幸いなことに、これらの戦略やプログラムをすべて一度に実装する必要はないということです。それぞれに利点があり、実際には、複数のプログラムを使用する方が一般的により有益です。 1 つの戦略で小規模に始める場合でも、メンテナンス プログラムを組み合わせて始める場合でも、それらはすべて資産パフォーマンスを向上させ、機器の寿命を延ばすことができます。