IoT活用で実現する設備保全

最小コストでダウンタイムゼロを目指す

設備保全業務の最大の目的は、安定稼働。これは、安定生産や現場の働き方改革のための基盤であり、企業の重要経営課題の一つです。しかし、保全コストが過度に膨らんでは意味がありません。「設備の安定稼働」と「保全コスト削減」のバランスのとれた実現が求められています。

最小コストでダウンタイムゼロを目指す(設備の安定稼働・保全コスト削減)

「予知保全」で設備保全を“最適化”

設備保全には、故障が発生してから対応する「事後保全」と、故障が発生しないように事前に対応しておく「予防保全」があります。近年では多くの企業が「予防保全」を取り入れています。

この「予防保全」にもいくつかの手法があります。
ひとつは、過去の経験や実績、法定要件等を基に、定期的にメンテナンスを実施する「時間基準保全(Time Based Maintenance)」。
もうひとつは、設備の状態を監視し、適切なタイミングでメンテナンスを行う「状態基準保全(Condition Based Maintenance)」。「状態基準保全」は「予知保全」とも言われ、常に設備を監視して故障を予知することで事前にメンテナンスを行います。

「時間基準保全」は、「事後保全」より故障の頻度は低くなるものの、定期メンテナンス以前に生じる故障は防ぎきれず、また、設備の状態が安定しているにも関わらず時期が来たからメンテナンスするという無駄が生じることもあります。

それに対し「予知保全」は、設備の状態から故障の予兆を察知し、必要に応じてメンテナンス指示を行うため、『設備の安定稼働』と『保全コスト』のバランスを最適化した設備保全が実現できます。


IoT活用で実現する「予知保全」

近年、産業界ではより高度な「予知保全」への期待が大きくなっています。これはさまざまな技術の発展によって、熟練の技術者が“感覚”で行っていたことをIoTで実現できるようになったからです。

五感の代わりにセンサーを利用し、大量のセンサーデータを安価なストレージに蓄積し、高速なシステムや最新のAI・アナリティクス技術でデータを分析することで、勘の代替となる判断を実現できます。

むしろ、センサーを活用することで、熟練の技術者をも超える些細な変化の察知や、立ち入るのがのが困難な高所や危険エリアにある設備でも監視が可能となります。
また、いくつものデータを複合的に分析して故障の予兆を察知することもできるようになります。

IoTの活用で、経験値に頼っていた部分を機械とITで実現し、機械とITで実現することで広く、安定的に「予知保全」を適用できるようになったのです。

IoT活用で実現する「予知保全」

IoT時代到来
予知保全への挑戦

昨今「予知保全」に注目が集まっている理由、実現に向けた検討ポイント等をご紹介しています。


設備保全でIoTを活用するために必要なこと

IoTを活用した設備保全

設備保全でIoTを活用するには、さまざまな準備・前提が必要です。各種センサーの選定/設置・センサーデータ収集のためのネットワーク構築・ビッグデータ処理/分析基盤の構築・アラート通知を行う仕組み。しかし、その前提には、対象となる設備に関するあらゆる情報を一元的に管理する基盤が必須です。設備に関するあらゆる情報とは、メンテナンス作業の効率的実施に必要な情報です。

設備メンテナンスを指示するシーンを思い浮かべてみましょう。

IoT活用のみならず設備保全の高度化には、対象設備の統合管理が不可欠

そして、それを実現するシステムとしてIBM Maximoをお勧めします。


設備保全の基盤となるIBM Maximo

設備保全ソリューション IBM Maximo

IBM Maximoはグローバルで高い評価を得ているEnterprise Asset Management(EAM)パッケージです。Maximoは、保全活動に必要な6つの主要機能を備えており、保全活動に必要な設備に関するあらゆる情報を統合的に管理することができます。また、故障の予兆を検知した際にアラーム通知を行い、具体的な作業指示を発行する機能も備えています。
IoT活用をはじめとする高度な設備保全の実現に最適な基盤です。

また、スモールスタートで早急に効果を確認いただくための「Maximo Base Kit」もご用意しています。

IBM Maximo・Maximo Base Kitの
実際の画面をご覧ください

主要機能の詳細な内容を、実際の画面のイメージ等を用いてご紹介します。
※「Maximo Base Kit」はIBM Maximoをベースとした短期導入ソリューションです

IoTをはじめとする現場デジタル化をサポートします


音声IoTによる現場作業支援ソリューション Vocollect Voice(ヴォコレクト・ヴォイス)

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