設備保全の効率化：未来予測で止まる前に動く

設備保全の効率化：未来予測で止まる前に動く

はじめに

ものづくりや社会の基盤となる事業を行う現場では、設備が変わらず動き続けることが事業を続けるために欠かせません。そのため、設備をきちんと保つことはとても重要です。昔から行われている定期的な点検に加えて、近年では、集めた情報をもとに、次にいつ故障が起こるかを予測して、あらかじめ対策を行う「予知保全」が注目されています。予知保全とは、設備がどのように動いているかや、過去の故障した時の記録といった情報を使って、それぞれの設備が故障する確率を予測し、計画的に保全を行う方法です。故障してから直す「事後保全」や、故障しそうな時期をあらかじめ決めて定期的に部品交換などを行う「予防保全」と比べて、予知保全には多くの利点があります。例えば、無駄な保全作業を減らすことができるため、保全にかかる費用を抑えることができます。また、故障による突発的な設備の停止を防ぐことで、生産の遅れや品質の低下といったリスクを減らし、安定した事業運営を続けることができます。さらに、部品を交換する必要がある時期を正確に把握することで、部品の寿命を最大限まで延ばし、交換頻度を減らすことが可能です。このように、予知保全は、保全にかかる費用を減らすだけでなく、設備を長く使えるようにし、生産性を高めることにもつながります。つまり、会社全体の費用を減らし、利益を増やすことに大きく貢献するのです。この記事では、設備保全を効率化する中心となる技術である故障予測について、その仕組みやメリット、導入するために大切なポイントなどを詳しく説明していきます。

故障予測の仕組み

機械の壊れる前兆を捉える仕組み、つまり故障予測について詳しく説明します。故障予測は、様々な情報を集めて、機械が壊れる可能性を事前に察知する技術です。機械に取り付けられた様々な感知器から集められた情報が活用されます。例えば、温度や震え、圧力といった、刻々と変化する機械の状態を示す情報が挙げられます。これらの情報は、まるで機械の健康診断の結果のように、機械の状態をリアルタイムで把握するのに役立ちます。

さらに、定期的な検査で記録された部品の交換記録や、過去の故障の記録なども重要な情報源です。これらの記録は、過去の機械の健康状態や、どのような不具合が起きたのかを知る手がかりとなります。まるで人間の健康診断における過去の病歴のような役割を果たします。

集められたこれらの情報は、高度な計算技術によって処理されます。人工知能や機械学習といった技術は、大量のデータの中から規則性やパターンを見つけ出す能力に長けています。例えば、特定の部品の温度がいつもより高い、あるいは震え方がいつもと違うといった小さな変化を捉え、故障の前兆を見つけることができます。

これらの前兆を捉えることで、故障が実際に起こる前に適切な対応をすることができます。例えば、部品を交換したり、修理を行ったりすることで、機械が急に止まってしまうのを防ぐことができます。これは、工場の安定稼働を維持する上で非常に重要です。常に機械が正常に動作することで、生産性が向上し、製品の品質も安定します。また、予期せぬ停止による損失を最小限に抑えることにも繋がります。

導入によるメリット

機械の不具合をあらかじめ予測し、適切な時期に整備を行う「予知保全」は、従来の方法と比べて多くの利点があります。

まず、突然の機械の故障による操業停止を大幅に減らすことができます。これにより、生産効率を高め、決められた納期を守ることが容易になります。従来のように、ある一定期間ごとに部品交換や点検を行う「予防保全」や、故障してから対応する「事後保全」では、無駄な作業や部品交換が発生したり、突発的な停止で生産計画に影響が出たりする可能性がありました。予知保全では、実際に不具合が発生する前に対応できるため、このようなリスクを減らすことができます。

次に、部品の交換や点検作業を減らすことで、保全にかかる費用を抑えることができ、資源の有効活用にもつながります。予防保全では、まだ使える部品でも一定期間で交換することが多く、資源の無駄につながっていました。予知保全では、実際に部品が劣化したり故障したりする前に交換するため、部品を無駄にすることが少なくなります。

さらに、機械の寿命を延ばす効果も期待できます。適切な時期に整備を行うことで、機械の状態を良好に保ち、長く使い続けることができます。これにより、新しい機械の購入費用を抑え、長期的に見て費用を削減できます。

また、機械の稼働状況を常に把握できるため、機械の管理状況を明らかにし、迅速な判断を助けます。例えば、機械の稼働状況を可視化することで、異常が発生した場合にすぐに気づくことができ、迅速な対応が可能になります。

これらの利点は、企業の競争力を高める上で大きな役割を果たします。生産性向上による売上の増加、保全コストや設備投資の削減による利益率の改善、顧客への安定供給による信頼感向上など、多くの効果が期待できます。 予知保全は、企業にとって持続的な成長を実現するための重要な取り組みと言えるでしょう。

導入に向けた準備

機械の故障を事前に予測し、計画的に保守を行う予知保全をうまく導入するには、入念な準備が欠かせません。まず、どのようなデータを、どの範囲で集めるのかを明確にすることが重要です。温度、振動、圧力など、機械の状態を把握するために必要なデータの種類を特定し、そのデータを集める範囲を明確に定めなければなりません。

次に、データを集めるための仕組みを準備する必要があります。既存の機械に取り付ける場合は、機械の構造や普段の稼働状況をよく調べてから、最適な種類の測定器や設置場所を選びましょう。新しく機械を導入する場合は、最初からデータ収集機能が組み込まれたものを選ぶと良いでしょう。

集めたデータを分析する道具も必要です。専用の解析処理をするための適切な計算機や体系を導入し、それらを使いこなせる専門家や担当者を育てなければなりません。データ分析の結果を、保全計画に役立てられる人材が必要です。

さらに、予知保全の効果を最大限に引き出すには、既存の保全のやり方や業務の流れとの連携が不可欠です。これまでの定期的な点検や修理のやり方を見直し、予知保全で得られた情報と組み合わせることで、より効率的な保全計画を立てられます。関係部署と綿密に連携を取り、情報を共有することで、スムーズな運用体制を築きましょう。関係者全員が同じ認識を持ち、協力して取り組むことが、予知保全の成功には欠かせません。

まとめ

生産活動を行う工場や事業所にとって、設備の安定稼働は事業継続に欠かせません。しかし、設備は経年劣化や突発的な不具合により、予期せぬ停止に至る場合があり、生産性低下や損失につながる大きなリスクとなります。そこで、設備保全の効率化を実現する重要な技術として注目されているのが「故障予測」です。

故障予測とは、センサーなどから集めた設備の稼働データや環境データなどを用いて、設備の健康状態を常時監視し、機械学習などを活用して将来の故障確率を予測する技術です。従来の定期点検のような、時間に基づいた保全ではなく、データに基づいた状態基準保全(CBM)を可能にします。つまり、故障の兆候が現れた時だけ、必要な保全を行うことができるようになります。これにより、不要な点検作業や部品交換を減らし、保全コストを削減できるだけでなく、突発的な設備停止による機会損失も防ぐことができます。さらに、適切な保全を行うことで、設備の寿命を延ばし、設備投資の効率を高める効果も期待できます。

故障予測を導入し効果を得るためには、いくつかの準備が必要です。まず、設備から様々なデータを収集できる体制を整える必要があります。振動や温度、圧力、電流など、設備の状態を反映するデータを適切に取得することが重要です。次に、集めたデータを分析するための適切なツールの導入が必要です。さらに、これらのツールを使いこなし、データ分析結果に基づいて適切な判断を下せる人材の育成も欠かせません。加えて、既存の保全管理システムとの連携を図り、スムーズな情報共有と作業の効率化を図ることも重要です。

これらの準備は相応の費用と時間を要しますが、故障予測による効果は、事業の継続性向上や競争力強化に大きく貢献するでしょう。設備保全の将来を見据え、積極的に故障予測を取り入れることは、企業の持続的な成長にとって不可欠と言えるでしょう。