OEE向上に向けた機械状態監視

機械のメンテナンスは、機械の寿命と信頼性を確保する上で不可欠な要素であり、あらゆる産業活動において重要な役割を果たしています。設備の稼働時間を確保し、生産性を最大化するための最良の方法の一つは、機械の状態を継続的に監視することです。

機械の状態監視は、予期せぬ故障の防止、機械性能の向上、機械寿命の延長、およびダウンタイムの最小化に役立ちます。本記事では、機械の状態監視の重要性と、機械の性能を評価するために用いられるさまざまな手法について解説します。

機械の状態監視とは、時間の経過に伴う機械の健全性や性能を追跡する手法です。状態監視では、技術者やオペレーターが温度、電流、振動、回転数（RPM）などのさまざまなパラメータを測定し、設定された閾値と比較することで、劣化の兆候を特定します。

状態監視は、機械の監視や継続的改善を行う上で重要な手段であり、機械の状態をリアルタイムで把握することには多くの利点があります。

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状態監視は、業務において産業用機器を使用するあらゆる製造業者にとって重要な課題です。機械の状態監視には、以下のような主なメリットがあります：

1. 問題の早期発見： 機械の状態を監視することで 、重大な損傷を引き起こす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となり、コスト削減や稼働停止の防止につながります。
2. 機械性能の向上：機械の性能を定期的に監視することで、改善の余地がある箇所を特定することができます。これにより、効率の向上、生産性の向上、およびエネルギー消費量の削減につながります。
3. 機械の寿命延長： 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、それによる損傷を防ぐことができます。これにより、機械の寿命を延ばし、高額な交換費用の発生を抑えることができます。
4. 予知保全：機械 の状態監視により、機械の現在の状態や将来の性能に関する情報を得ることができます。この情報を活用することで、保全活動をより効果的に計画でき、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一つは、幅広い状況に適用できる点にあります。何を測定するかは、工場内の設備や、業務において最も有用となるデータの種類によって異なります。

多くの組織では、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、機械が適切に冷却されているかを確認するために油温を測定したり、熱が想定通りに放散されているかを確認するために外表面温度を測定したりする場合もあります。

モーターを使用している組織では、回転部品が適切にバランス調整されており、他の部品の早期劣化の原因となっていないことを確認するために、振動測定を行うこともあります。

これは一例に過ぎず、何を測定するかは、どのような疑問に答えたいかによって異なります。

機械の状態監視プログラムの導入は簡単です。ほとんどの状態は、手頃な価格のセンサーで容易に測定できます。これらのセンサーは多くの場合、設備に直接取り付けられ、メーカーのデータ収集インフラと連携して、重要な状態パラメータを追跡します。

産業用IoT（IIoT）の登場により、稼働中に現場に居合わせなくても機械の状態を監視できるようになりました。IoT、センサーが記録したデータを指定された保存先に送信します。パラメータが一定の閾値を超えた場合、システムは関係する専門家にアラートを送信することができます。

さらに、分析ダッシュボードで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、これまで把握できなかった現場の設備状態を可視化することができます。

機械監視プログラムの真価は、多くの状態を同時に追跡できるようになったときに発揮されます。

このデータを活用することで、問題の根本原因を特定できるほか、資産の状態を長期的に包括的に把握できるため、不必要な障害を未然に防ぐことができます。

指定された状態や性能の閾値に基づいてメンテナンススケジュールを計画できるだけでなく、実際の運用における機械の使用状況に応じて、それらの閾値を見直すことも可能です。

おそらく、高温多湿の環境で作業されていることでしょう。そのような環境では、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可能性があります。あるいは、機械の状態が、規定されているほど頻繁なメンテナンスを必要としない場合もあります。状態監視を導入すれば、実際の稼働状況に合わせてメンテナンススケジュールを調整でき、稼働時間を最大化し、不必要な出費を抑えることができます（典型的な例として、自動車のオイル交換を「3,000マイルごと」に行うのではなく、「交換が必要なタイミング」で行うことが挙げられます）。

以前にも述べたように、インダストリー4.0において多くの組織が目指す「予知保全」は、きめ細かく、適切に構造化された履歴データがなければ実現不可能です。

トレーニングスケジュールを最適化するために予測アルゴリズムの導入を検討している組織にとって、状態監視は不可欠な第一歩となります。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捉えられるような適切なデータがなければ、世界最高水準のAIであっても役に立たないでしょう。

重要なのは、早急に着手し、可能な限り完全なマシンデータを収集できる強固な基盤を構築することです。

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