産業用メンテナンスの種類とIIoTの役割

産業機器はそれぞれ重要度レベルが異なり、これにより製造プロセスにおける重要性が決まります。一般的に、機器の重要度レベルはA、B、Cの3つのカテゴリに分類されます。

重要度レベルによって、プロセスの中断を回避するために、メンテナンスチームがどの程度の注意を払うべきかが決まります。

• 重要度レベルAは、製造の継続と製品品質の確保に不可欠な機器を指します。このカテゴリの機器が故障すると、製造ラインの停止はほぼ回避できません。
• 重要度レベルBには、故障すると製造効率に影響を与える可能性があるものの、製造ラインの完全な停止までには至らない機器が含まれます。多くの場合、一時的な対応策を実施することで、予定されたダウンタイムまで運転を継続することができ、ダウンタイムで適切な修理を行います。
• 重要度レベルCは、故障しても製造プロセスに影響しない機器に適用されます。機器の不正な動作や機能不良が発生した場合でも、修理を先送りできます。

重要度の分類は、必要となるメンテナンスの種類に影響を与えるため重要です。たとえば、計画的な改良保全は、通常、故障しても直ちに製造に支障をきたさないレベルCの機器に対して行われます。一方、レベルAとBでは、予定外のダウンタイムを回避し、運転の信頼性を確保するために、多くの場合、予防保全や予知保全の戦略が必要となります。

改良保全は、あらゆる産業部門で日常的に広く実施されています。このメンテナンスは、機器が稼働中に故障した場合に役立ちます。通常、改良保全には、計画的/計画外の2種類があります。

計画外の改良保全は、重要度レベルの高い機器が故障し、可能な限り迅速に対応してプロセスを再開する必要がある場合に実施します。改良保全を実施する場合、製造の停止が必要となる可能性が高く、製造を停止した時間に応じて損失が発生します。さらに、原材料や最終製品が失われる場合もあります。

計画的な改良保全は、重要度レベルが低い機器が故障したものの、製造には影響がない場合に実施します。この場合、メンテナンスを計画することは可能ですが、このメンテナンスでも最善の解決策ではない可能性があります。

機器が故障した場合、可能な限り迅速な機能復旧が不可欠です。IIoTソリューションは、重要な情報やツールへの即時アクセスを提供できるため、改良保全プロセスを大幅に迅速化できます。

たとえば、Field Xpertなどのスマートハンドヘルド機器と、Netilion LibraryなどのIIoTサービスを組み合わせて使用することで、機器の関連資料やファイルに迅速にアクセスできます。この組合せにより、直感的なユーザーインタフェースからトラブルシューティングや機器設定を効率的に実行できます。

さらに、Netilion Healthを使用したオンライン状態監視に移行すれば、今後の類似した故障の発生を未然に防止できます。有用な予測情報を活用することで、プラントの計画外のダウンタイムを減らし、全体的な信頼性を向上させることができます。

予防保全とは、機器を最適な動作状態に保つことで、予期しない機器故障が発生する可能性を低減するためのメンテナンス作業を指します。このアプローチでは、信頼性の確保と産業アセットの運転寿命の長期化に重点が置かれています。

予防保全は、以下のさまざまな基準に基づいてスケジュールできます。

• 時間ベース：メンテナンス作業を定期的に実施します。例：2ヶ月ごとに部品の清掃や交換を行います。
• 使用量ベース：機器の使用状況に応じてメンテナンス作業を実施します。例：2,000回の運転後にオイルを交換します。
• 製造量ベース：規定の製造量に達したらメンテナンスを実施します。例：5,000個の製品の製造後に、部品の清掃や交換を行います。

産業環境では、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、設備全体の効率を向上させるために、予防保全が広く実施されています。

IIoTソリューションは、予防保全の最適化において重要な役割を果たします。プラントと設置機器の包括的な情報は、交換やサービス作業が必要なコンポーネントを特定して作業を計画する上で不可欠です。

産業用タブレット端末Field XpertなどのツールとIIoTサービスを組み合わせて使用することで、機器データやメンテナンス資料への効率的なアクセスが実現します。Netilion Analyticsはプラントをわかりやすく視覚化できるため、予防保全の戦略的な計画作成に役立ちます。さらに、Netilion Healthは接続機器の現在と過去の健全性データを提供できるため、メンテナンスチームは機器の状態を評価し、作業の優先順位を効果的に決定できます。

予知保全とは、機器を継続的または高頻度で監視することにより、機器の健全性を評価し、経時的な変化を検出する高度な戦略です。リアルタイムデータと履歴データの分析により、潜在的な故障を予測し、故障が発生する前に是正措置を講じることが可能になります。

このアプローチでは、多くの場合、スペクトル実稼働振動形状（ODS）解析などの技術を使用して大型機械を常時監視します。この手法により、機器の故障につながる可能性のある異常を早期に特定できます。

プロセスオートメーション分野の予知保全では、スマート機器のデータの収集と解析を利用します。最新のIIoTサービスでは、このような情報の分析用に効率的でインテリジェントなツールを提供しており、これを使用してメンテナンスチームはデータに基づいた意思決定を行い、ダウンタイムを最小限に抑え、アセットの性能を最適化できます。

予知保全の導入における主要な課題の1つはデータ取得です。大部分の産業用機器は依然としてアナログ4～20 mA信号を利用しており、詳細な診断情報の取得機能が制限されています。

しかし、最近の技術進歩により、シームレスなデータ統合を実現する新たな可能性が生まれています。WirelessHARTやBluetooth®対応機器などのソリューションが、フィールドエッジシステム、さらにクラウドプラットフォームへの効率的なデータ伝送手段を提供します。このようなイノベーションにより、重要な機器情報へのアクセスが簡素化され、高度な分析と有用な予測情報の取得が可能になります。

IIoTサービスは、予知保全を効果的に実施するために不可欠です。メンテナンス作業を開始する前に、データを検証し、IIoTプラットフォームから提供される有用な情報を活用して、すべての計画に関する意思決定を行う必要があります。

Netilionなどの最新のIIoTエコシステムでは、フィールド機器からの複雑なデータストリームの解析を簡素化できます。このようなプラットフォームでは、情報がアクセスしやすい形式で提供されるため、専門的なデータ分析スキルは不要です。この使いやすさがIIoTサービスの大きな利点の1つであり、生データが実用的な情報に変換されるため、メンテナンスチームは情報に基づいた意思決定を迅速かつ自信を持って行うことができます。

IIoTは、機器データ、関連資料、健全性に関する有用な情報に対するほぼリアルタイムのアクセスを提供できるため、改良保全、予防保全、予知保全に役立ちます。改良保全におけるトラブルシューティングの迅速化、プラント全体の視覚化による予防保全の計画改善、継続的な監視とデータ解析による予知保全の簡素化を実現できます。これらの機能により、ダウンタイムを短縮し、アセット性能を最適化して、総合的な運転の信頼性を高めることができます。