近年、IoTやAI技術の進歩により、より精度の高い予測モデルが開発され、より効率的な保全スケジュールの立案が可能になっています。
しかし、新しい技術を導入する際、以下のような疑問を持たれるのではないでしょうか。
・導入するメリットは？
・従来の保全方法との違いは何だろう
・どんな技術が使われているの？
本記事では予知保全の基礎から予測モデリングや状態監視、データ解析やアルゴリズムなどの技術や手法についても解説します。
この記事を読めば、予知保全とは何か、導入するとどんなメリットがあるか、などについて詳しく知ることができます。
予知保全とは
予知保全とは、センサーを使い生産現場の設備状況を常に監視し、対象機器の不具合の兆候を察知することで、故障や停止を未然に防ぐ保全方法です。
機器や設備に取り付けられたセンサーから、以下のデータを集めます。
・温度
・電流
・回転数
・振動
上記のデータを集め、そのデータを分析し、故障の兆候を事前に検出します。
従来では定期的なメンテナンスを行っていましたが、予知保全は機器の状態をデータから判断してメンテナンスをするので、コストの削減や突発的な故障を防ぐことが可能です。
下記では、定義や重要性について解説します。
予知保全の定義
従来の保全方法は定期的に決められたタイミングで設備をメンテナンスするというものでした。
一方、予知保全はセンサーから機器の状態を監視し、そこから得たデータを元に故障の兆候を検知してから保全業務を行います。
機器や設備の故障を未然に防ぐための保全業務ということは共通していますが、業務をするタイミングの違いがポイントです。
予知保全の重要性
予知保全は機器の故障を未然に防ぎ、製造プロセスの効率と信頼性を向上させるための重要な手法です。
従来の保全手法は定期点検をして交換を行うものや、故障が発生してから保全する方法が一般的でした。
しかし、機器に不調をきたしてからでは、生産ラインの停止や修理によるコストの増加を招きます。
予知保全を導入することにより、適切なタイミングで保全措置ができるようになるため、そうしたトラブルの被害を最小限に抑えることができます。
予知保全のメリット・デメリット
予知保全のメリットは、以下のとおりです。
・人件費や部品交換費の削減
・機器の故障予防
・機器の長寿命化
・ダウンタイムの最小化
・生産性の向上
従来の時間基準保全は、部品の交換を決められたサイクル通りに行うため、その回数分のメンテナンスコストと人件費がかかります。
一方、予知保全は不調を検知したタイミングでの部品交換となるため、まだ使用可能な部品の無駄な交換を防ぐことができます。
定期的に保全業務を行う必要がなく、メンテナンス頻度も減るため、保全員の作業工数が減り、人件費の削減にもつながります。
予知保全は機器の一つ一つにセンサーを設置し、データを収集する保全方法です。
トラブルの原因をいち早く見つけて事前に手を打つことができるため、ダウンタイムのリスクを最小限に抑え、生産性が向上します。
一方、デメリットは、以下になります。
・導入コストや技術的な課題がある
・保全業務が突発的に発生する
このように予知保全はセンサーやデバイス、ソフトウェアなど、導入コストや運用コストがかかります。
データの解析も必要になり、技術的な課題があるのも事実です。
また、機器の不調を察知したタイミングで保全業務を行うため、事前にタイミングを把握できないといった側面もあります。
予知保全の技術と手法
予知保全は、CBM（Condition Based Maintenance：状態基準保全）という手法を取ります。
CBMは機器の状態を監視することで異常を検知し、故障を未然に防止する保全手法です。
CBMには、センサーとデータ収集、解析から予測まで様々な工程があるため、導入に際し、スムーズに運用できるかどうか不安になる方もいるのではないでしょうか。
ここからは、予知保全の技術と手法について解説します。
１．センサー技術とデータ収集
２．データ解析とアルゴリズム
３．予測モデリング
４．機器の状態監視
５．保全スケジュールの最適化
一つずつ詳しく解説していきます。
センサー技術とデータ収集
機器の状態をリアルタイムで監視し続けるために使われるのがセンサー技術です。
センサーを各機器に設置し、温度、電流、回転数、振動などのデータを収集することで、機器の状態の把握が可能になります。
それによって、従来の保全方法では検出できなかった微細な変化や異常を検知し、即座に保全措置を講じることができるようになりました。
また、収集したデータは、クラウドやサーバーに送信されるため、大量のデータを一括で、分かりやすく管理することができます。
データ解析とアルゴリズム
データ解析は収集された大量のデータを分析し、故障の原因やその兆候を見つけ出すことが目的です。
過去のデータや統計的な手法を用いて、機器の故障時期や保全の最適なタイミングを予測します。
収集したデータから適切な情報を抽出し、機械学習やディープラーニングなどの手法を用いることで、より正確な予測モデルを構築することも可能です。
機器の異常を検知し、予防措置を取ることで、保全計画の最適化を図ることができるのです。
予測モデリング
予測モデリングとは過去のデータや統計手法から故障の発生時期を予測するもので、保全計画の最適化に役立ちます。
また、予測モデリングによって保全のタイミングを適切に調整することが可能で、予期せぬ故障を未然に防げることができるのです。
予測モデリングではデータの量や質が重要な要素となるため、適切なデータの収集と分析が不可欠です。
機器の状態監視
機器の状態監視は予知保全の中核で、故障の兆候を検出し、適切な保全措置を実施するために必要です。
状態監視にはセンサー技術によるリアルタイムの監視や、遠隔監視による定期的な監視があります。
センサーによって得られたデータは機械学習やデータ解析によって処理されます。
機器の異常な振動や温度上昇などのデータが検出されることで、保全員が適切に措置することが可能となります。
また、機器の故障を事前に検知することができるため、コスト削減や生産性向上にも貢献します。
保全スケジュールの最適化
予知保全によって機器の故障時期や保全の最適なタイミングが予測できるため、その予測に基づいて保全作業のスケジュールの最適化が図れます。
保全スケジュールの最適化は、単に機器の保全作業を効率化するだけではなく、ダウンタイムも最小限に抑えることができるため、生産ライン全体の最適化にもつながるのです。
また、機器の故障により生産ラインが停止した場合などは、コストや時間の損失を招くため、最適な保全スケジュールを構築することは生産現場全体の効率化にも貢献します。
ただ、保全作業にはコストがかかるため、保全作業を過剰に行ってしまうと無駄なコストを生むことになるので要注意です。
予知保全のメリットを理解して導入を検討しよう
予知保全とはセンサーやデータ解析によって機器の状態を監視することで、故障の兆候を検知し、事前に対策を講じる保全手法です。
故障予防や効率の向上、コスト削減など、従来の方法とは異なる様々なメリットがあります。
今後もデータ解析や人工知能の発達により、予知保全の精度はさらに向上し、様々な産業で活用されることになるでしょう。
予知保全について知り、適切な判断で導入を検討すれば、より効率的な生産ラインを実現できるのではないでしょうか。
ちなみに、金沢機工では予知保全のシステムである機工報を取り扱っています。
機器を適切に管理できるので興味のある方はお問い合わせください。
なお、機工報の事例に関しては下記の記事で詳しく解説しています。
