機械の寿命を予測！予兆検知

機械の寿命を予測！予兆検知

はじめに

私たちの暮らしを支える様々な製品は、工場の機械によって休みなく作られています。これらの機械は、絶え間ない稼働によって徐々に劣化し、いつか必ず不具合を起こします。機械の不具合は、生産ラインの停止、製品の出荷遅延、ひいては企業の信頼低下につながり、甚大な損害をもたらす可能性があります。このような事態を避けるため、近年「予兆検知」という技術が注目されています。予兆検知とは、機械が故障する前にその兆候を捉え、適切な処置を施すことで、故障による損失を最小限に食い止める技術です。まるで人間の健康診断のように、機械の状態を常に観察し、異常を早期に発見することで、大きな問題を未然に防ぐことができます。

具体的には、機械に取り付けた様々な感知器から、温度、振動、音、電流など、多様なデータを取得します。これらのデータは、ネットワークを通じて集められ、計算機で解析されます。過去の正常な状態のデータと比較することで、わずかな変化も見逃さずに捉え、異常の兆候を検知します。例えば、通常よりも振動が大きくなっている、温度が上昇しているといった小さな変化を捉えることで、故障の発生を予測し、事前に部品交換などの対策を講じることが可能になります。

予兆検知によって、事後保全から予知保全へと、保全の在り方が大きく変わります。従来の事後保全では、機械が故障してから修理対応を行うため、生産停止による損失が避けられませんでした。予知保全では、故障する前に対応できるため、稼働率の向上、保全コストの削減、製品品質の安定化といった効果が期待できます。予兆検知は、製造業における生産性向上に大きく貢献する技術と言えるでしょう。

音で故障を知る

機械の不具合は、突然起こるように見えて、実は必ず何らかの前触れがあります。例えば、いつもとは違う音が発生したり、揺れが大きくなったりといった、人間の五感でも感じ取れる変化が現れることがあります。長年機械と向き合ってきた熟練の技術者は、経験に基づいて、これらのわずかな変化を敏感に察知し、故障を予知する高い能力を持っています。まるで、経験豊富な医師が患者の訴えに耳を傾けるように、機械から発せられるかすかな音の変化を聞き分け、不具合の兆候を見抜くことができるのです。

近年、この熟練技術者の類まれな能力を、最新の技術を用いて再現しようとする試みが盛んに行われています。高性能な感知器や人工知能を活用し、機械から発せられる音や揺れを細かく分析することで、人間の耳では聞き取れないわずかな変化も捉えることが可能となり、より精度の高い不具合の予兆検知を実現しています。

具体的には、マイクで機械の音を集め、そのデータをコンピュータに取り込みます。そして、人工知能が正常な状態の音と比較することで、異常な音の有無やその種類を判別します。例えば、軸受の摩耗による異音、ギアの欠けによる異音など、それぞれの故障に特有の音の特徴を学習させておくことで、どの部品に異常が発生しているのかを特定することができるのです。さらに、音の大きさや周波数の変化を時系列で分析することで、故障の進行度合いを予測することも可能になります。これにより、故障が発生する前に適切な時期に整備を行うことができ、予期せぬ停止による損失を最小限に抑えることができます。また、部品の交換時期を最適化することで、資源の無駄な消費を防ぎ、環境保全にも貢献することができます。

データで故障を知る

機械の内部では、様々な動きや作用に伴って膨大な量のデータが生まれています。これらのデータは、機械の健康状態を刻々と記録する、いわば「脈拍」や「体温」のような役割を果たしています。温度や圧力、回転数、振動、電流、電力など、様々な種類があるこれらのデータは、機械の状態をリアルタイムで映し出しており、故障の兆候を捉えるための非常に重要な手がかりとなります。

例えば、機械の温度が通常よりも大幅に上昇したり、回転数が乱れたりする場合、これらは故障の前触れを示している可能性があります。また、機械から発生する音や振動の変化も、内部の部品の摩耗や劣化といった異常を知らせる重要なサインです。これらのデータを細かく集め、注意深く分析することで、実際に故障が発生する前に、その予兆を捉えることができるのです。

過去の故障時のデータや正常に動いていた時のデータと比較することで、現在の機械の状態が適切な範囲内にあるかどうかを判断することができます。もし、現在のデータが過去の正常なデータから大きく外れている場合、それは故障の兆候を示している可能性が高いと言えるでしょう。

データ分析の手法は、様々な分野で応用されています。例えば、医療分野では、患者の体温や血圧、心拍数などのデータを分析することで、病気の早期発見や診断に役立てています。製造業においても、機械のデータ分析は、故障の予防だけでなく、生産性の向上や品質の改善にも大きく貢献します。まさに、データは機械の健康状態を伝えるカルテであり、それを適切に読み解くことで、機械の寿命を延ばし、安定稼働を実現することができるのです。

予兆検知のメリット

ものづくりの現場では、機械の不具合による製造ラインの停止は大きな損失につながります。突然の停止は、製品の出荷遅延や機会損失だけでなく、復旧作業にも時間と費用がかかります。予兆検知を導入することで、こうした事態を未然に防ぐことが可能になります。機械の状態を常に監視し、故障の兆候を早期に捉えることで、計画的な修理や部品交換が可能となります。これにより、突発的なライン停止のリスクを大幅に減らし、安定した生産体制を維持できます。

従来の定期的な保守点検は、たとえ問題がなくても一定期間ごとに実施する必要がありました。部品もまだ使える状態でも、一定期間で交換することが一般的でした。これは、無駄な費用と資源の消費につながっていました。予兆検知は、機械の状態に基づいたメンテナンスを可能にします。つまり、実際に故障の兆候が現れた時だけ、必要な部品交換や修理を行うという、状態基準保全(CBM)を実現できるのです。その結果、部品交換の頻度を抑え、メンテナンスにかかる費用を削減できます。さらに、部品の寿命を最大限に活用することで、資源の有効活用にもつながります。

設備投資は企業にとって大きな負担です。機械の更新には多額の費用がかかり、その費用を回収するためには、機械をできるだけ長く、効率的に稼働させる必要があります。予兆検知は、機械の寿命を延ばすことにも貢献します。早期に不具合を検知し、適切な対処を行うことで、機械の劣化を最小限に抑え、より長く使用することが可能になるのです。結果として、設備の稼働率が向上し、投資対効果を高めることにつながります。また、機械の交換頻度を減らすことは、廃棄物の削減にも貢献し、環境負荷の低減にもつながります。このように、予兆検知は企業の収益性向上だけでなく、持続可能な社会の実現にも貢献する重要な技術と言えるでしょう。

まとめ

製造業における業務改革、すなわち、情報を活用した変化は、予兆を捉えて事前に対処する技術によって大きく進歩しています。これは、まるで魔法の水晶玉のように、機械の故障を予知し、私たちの社会をより豊かで安全なものへと導く力を持っています。

従来の定期的な保守点検では、機械の劣化具合を詳細に把握することは難しく、想定外の故障発生による生産停止や製品の品質低下などのリスクが常に付きまとっていました。しかし、予兆を捉える技術は、人工知能やあらゆるモノをインターネットで繋ぐ技術といった先端技術を活用することで、これまで不可能だった、より精度の高い故障予測を可能にします。

具体的には、機械に取り付けられた様々な感知器から集められた膨大な運転データ、例えば温度、振動、圧力、電流などを人工知能が分析することで、僅かな変化も見逃さずに異常の兆候を早期に発見することができます。そして、故障の発生時期や原因を予測し、適切な時期に部品交換などの必要な対策を講じることが可能になります。

この技術の導入は、生産性の向上、費用の削減、資源の有効活用といった様々な効果をもたらします。予期せぬ停止時間を減らすことで生産効率が上がり、不要な部品交換を避けることで費用を抑え、資源の無駄遣いを減らすことで環境負荷を低減し、持続可能な社会の実現にも貢献します。

近い将来、予兆を捉える技術は、あらゆる工場に導入されることが期待されています。それは、私たちの生活を支える製品の安定供給に大きく貢献し、より安全で安心な社会を築き上げていく礎となるでしょう。