製造業・ソフトウェア業では、できるだけ長期間にわたり設備やシステムを安全に稼働させるべく、定期的にメンテナンスが実施されるものです。しかし、いくらメンテナンスを実施していても設備やシステムが突然不具合を起こしてしまうことも少なくありません。
このように予期せぬ不具合にも対応するために、「予知保全」があります。今回は予知保全の特徴や予防保全との違い、IoTとの関連性についてご紹介していきます。
予知保全の特徴
予知保全とは、機器の状態を監視しておき、劣化状態を把握しながら不具合が起きる兆候を予知・派遣し、故障する前に部品交換・修理を手掛ける方法です。状態基準保全(CBM)や予兆保全と呼ばれることもあります。
予知保全は基本的に設備・システムにトラブルが起きそうになったらそれを感知し、素早く対応できるようにする保全です。そのため、あらかじめ保全に向けた計画を立てられ、必要な部品だけを発注できます。必要な部品だけを発注すれば無駄なコストは出ませんし、無駄な人員を割く必要もなくなるでしょう。
また、故障する前に不具合を改善できるため、設備やシステムを長時間使えなくなるリスクも低減します。交換するためには業務を一旦停止する必要はありますが、短時間で済むため業務停止による生産性低下は防げるでしょう。
その他、予知保全によって顧客先で設備管理を手掛けるフィールドサービスのアフターフォローとして組み込み工数やコスト削減につなげたり、トラブルの原因が明確になることで保全担当者の教育内容が軽減されたりするなどのメリットがあります。
予知保全と予防保全は何が違うのか?
予知保全と似た言葉で「予防保全」というものがあります。一見どちらも同じような言葉ですが、実際には取り組み方が異なります。例えば、予知保全では不具合の兆候が見られるようになったら保全業務を行うため、定期的には実施されません。あくまでも兆候が見られた時のみです。
一方、予防保全とは保全業務を定期的に実施することで、設備やシステムが壊れてしまう前に改善させる目的を持っています。予知保全と同じ目的ではあるものの、定期的に実施している点は大きな違いと言えます。
予防保全も重要な保全業務となりますが、その一方でデメリットが生じてしまうため注意しなくてはなりません。まず、予防保全は予知保全に比べて保全業務の工数が単純に増えてしまいます。予知保全は兆候が現れるまで保全業務を行う必要がありませんが、予防保全は不具合の兆候が見られなかったとしても定期的に保全業務を行う必要があります。工数が増えれば人件費などのコストも増加してしまうでしょう。さらに、現在は事後保全を取り入れている企業の場合、予防保全を取り入れにくいという点もデメリットです。
事後保全とは、設備・システムが壊れてから直すために行う保全業務を指します。もし事後保全を取り入れている企業が予防保全を考えようとした場合、設備が壊れたら修理が優先になってしまうため、予防保全を取り入れにくいのです。
予知保全とIoTの関連性
予知保全を導入するためには、いつも設備・システムを監視するためのシステムを準備しなくてはなりません。例えば、設備・システムを監視するセンサ選定から設置、ネットワーク構築とデータの保存、データ分析、さらにアラート送信まで様々な機能を備えておく必要があります。ここで、大きく関係してくるのが「IoT」の存在です。
IoT(Internet of Things)は、インターネットとモノをつなげてさらなる利便性を図ろうとする技術を指します。現在、多くの家電がIoT化されており、既にたくさんの製品が誕生しています。利用すると遠方にいる家族へ利用状況などを知らせてくれるポットは見守りに役立ちますし、付属モニターからレシピを検索したりネットスーパーで買い物したりできる冷蔵庫は、忙しい主婦にも便利な家電製品です。
既に暮らしの中にも広く取り入れられているIoT技術を工場の設備に導入された場合、ネットワークを通してその設備のあらゆるデータを集約させ、分析することが可能になります。さらに、過去のデータをAIによる機械学習で分析させれば、過去の傾向も踏まえて不具合が発生する兆候も見つかりやすくなります。このように、予知保全にはIoTが欠かせない技術と言えるでしょう。
今回は予知保全の特徴から予防保全との違い、予知保全とIoTの関連性についてご紹介してきました。
予知保全はトラブルが発生する前の段階で保全業務が行えるため、長期間トラブルを発生させず未然に防ぐことが可能です。予防保全と似ている部分はあるものの、予知保全の方が保全業務の工数や人件費を削減できるため、企業側にとってもメリットの大きい仕組みと言えます。特に、昨今はどの業界でも人手不足と言われている状態です。少しでも現場の人手不足を解消するためにも、予知保全の導入を検討してみてはいかがでしょうか?
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