OEE向上のための機械状態監視

機械のメンテナンスは、機械の寿命と信頼性の確保に役立つため、あらゆる産業運営に不可欠な側面です。機器の稼働時間を確保し、生産性を最大化する最善の方法の1つは、機械の状態を常に監視することです。

機械状態監視は、予期せぬ故障の防止、機械性能の向上、機械寿命の延長、ダウンタイムの最小化に役立ちます。この記事では、機械状態監視の重要性と、機械性能を評価するために使用されるさまざまな方法について説明します。

機械状態監視は、機械の健全性と性能を経時的に追跡する技術です。状態監視では、技術者やオペレータが、温度、電流、振動、回転数などのさまざまなパラメータを設定したしきい値に対して測定し、劣化の兆候を突き止めます。

コンディション・モニタリングは、機械モニタリングと継続的改善のツールキットにおける重要なツールであり、機械のコンディションをリアルタイムで追跡することには多くの利点があります。

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機械の状態監視は、産業用機器を使用する製造業者にとって重要な課題です。機械の状態監視によって得られる主な利点には、次のようなものがあります：

1. 問題の早期発見： 機械の状態を監視することで、大きな損害が発生する前に潜在的な問題を特定することができます。これにより、タイムリーな修理やメンテナンスが可能になり、コスト削減やダウンタイムの防止につながります。
2. マシン性能の向上：機械の性能を定期的に監視することで、改善可能な領域を特定することができます。これにより、効率が向上し、生産性が向上し、エネルギー消費量が削減されます。
3. 機械寿命の延長： 機械の状態を定期的に監視することで、潜在的な問題を早期に発見し、損害の発生を防ぐことができます。これにより、機械の寿命を延ばし、高価な交換の必要性を減らすことができます。
4. 予知保全： 機械の状態監視は、機械の現在の状態と将来の性能に関する情報を提供します。この情報を使用して、メンテナンス活動をより効果的に計画し、予定外の修理の必要性を減らし、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

状態監視がこれほど効果的な手法である理由のひとつは、さまざまなシナリオに適用できることです。何を測定するかは、工場の資産と、業務に最も役立つデータの種類によって異なります。

多くの組織は、変圧器を流れる電流と電圧を測定し、資産のエネルギー消費効率を把握しています。

また、油温を測定して機械が効果的に冷却されているかどうかを追跡したり、外部表面温度を追跡して熱が期待通りに放散されているかどうかを確認したりすることもできます。

モーターに依存している組織では、回転部品が適切にバランスされ、他の部品の早期劣化を引き起こしていないことを確認するために振動を測定することもあります。

これは一部のリストであり、何を測定するかは答えたい質問によって異なります。

機械の状態監視プログラムを始めるのは簡単です。ほとんどの状態は、手頃な価格のセンサで簡単に測定できます。これらのセンサは、多くの場合、資産に直接取り付けられ、重要な状態パラメータを追跡するために、メーカーのデータ収集インフラストラクチャと接続されます。

産業用モノのインターネットの登場により、稼働中に物理的に立ち会うことなく機械の状態を監視することが可能になりました。IoT、センサーが記録したデータを指定のストレージスペースに通信します。パラメータがある閾値を超えた場合、システムは関連する専門家にアラートを送信できます。

さらに、分析ダッシュボードはこのデータをリアルタイムで表示できるため、エンジニアやオペレーターはこれまで見えなかった現場の状態を可視化することができます。

マシン・モニタリング・プログラムの真価は、多くの状態を同時に追跡できるときに発揮されます。

このデータにより、問題の根本原因を特定し、長期にわたる資産の健全性を完全に把握することで、不必要な障害を防止することができます。

指定された健康状態や性能のしきい値に対応してメンテナンス・スケジュールを計画できるだけではありません。また、業務におけるマシンの使用状況に基づいて、これらのしきい値を変更することもできます。

おそらく、高温多湿の施設で働いているのでしょう。機械の劣化が早まり、より頻繁なメンテナンスが必要になるかもしれません。もしかすると、機械のメンテナンスが規定ほど頻繁には必要ないかもしれません。コンディション・モニタリングにより、スケジュールを実際の性能に合わせて調整することができ、稼働時間を最大化し、不必要な出費を避けることができます（ここでの典型的な例は、車のオイルを3,000マイルごとに交換することと、交換が必要な時期に交換することです）。

インダストリー4.0で多くの企業が目指す予知保全は、きめ細かく構造化された履歴データなしでは不可能であることは以前にも書きました。

コンディション・モニタリングは、予測アルゴリズムを使用してトレーニング・スケジュールを最適化することに関心のある組織にとって、不可欠なスタート地点です。適切なデータ、つまり機械学習やAIが問題の因果関係を推測するのに十分な全体像を示すデータがなければ、世界で最も洗練されたAIも役に立ちません。

重要なのは、すぐに始めて、可能な限り完全なマシンデータを取得できるような強固なインフラを構築することです。

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