故障の予兆を感じ取る熟練技術者たちが持つ「匠の勘」は長年の経験から生まれる宝物です。しかし今、その宝物が失われる危機に直面しています。
設備保全の現場では、ベテラン技術者の退職が相次ぎ、知識やノウハウの継承が大きな課題となっており、多くの工場では、いまだに紙とペンによる点検記録や属人的な技術に依存した保全体制が続いています。
このままでは、日本のものづくりの競争力が失われかねません。今回は、製造業における設備保全の導入ステップを徹底解説します。
設備保全とは
製造業において、生産設備や機械、ITシステムが安定して動き続けることは事業継続の生命線です。設備保全とは、これらの機器を最適な状態で維持するために行われる点検やメンテナンス、修理などの一連の活動を指します。
設備保全は大きく分けて3つの種類があり、それぞれのアプローチは状況や目的によって使い分けられています。
| 予防保全 | 定期的な点検や部品交換などを通じて、故障が発生する前に対策を講じる |
| 事後保全 | 設備に不具合や故障が発生した後に対応する |
| 予知保全 | 設備から継続的にデータを収集・分析することで、故障の前兆を科学的に検出し、最適なタイミングで保守を行う |
予防保全
予防保全は定期保全とも呼ばれ、あらかじめ決められた時間間隔やサイクルに基づいて、設備の点検、必要な修理作業、消耗部品の交換などを計画的に実施します。この方法により、潜在的な問題が実際の故障に発展する前に対処することが可能です。
長期間使用による部品の経年劣化や、微細な不具合の蓄積は、通常の運用では気づきにくいものですが、定期的な点検を通じて、潜在リスクを早期特定し、対応することが可能です。
予防保全の実施にはある程度のコスト投資が必要となり、故障後に対応する事後保全と比較すると、短期的には高コストに見えるかもしれません。
しかし、長期的な視点で見ると、突発的な故障による予期せぬライン停止や納期遅延、品質問題、重大な事故など、事後対応では避けられない多大な損失を未然に防ぐことができるため、設備の総合的なライフサイクルコストの低減と、安定した生産体制の維持に繋がります。
事後保全
事後保全とは、設備の不具合や故障が実際に発生した後で対応する方法です。問題が顕在化するまで特別な対応を行わないため、工場の現場では、ある設備に突発的なトラブルが生じると、単体の機械にとどまらず、連動する製造ライン全体の停止を引き起こすケースが少なくありません。
こうした予期せぬ生産中断は、納期遅延や品質問題など、企業経営に深刻な打撃を与える可能性があります。また緊急対応による割増コストや、連鎖的な品質不良の発生なども考慮すると、長期的には予防的アプローチよりも高コストになるケースも少なくありません。
しかし、定期的な点検や予防的な部品交換が不要なため、保全活動に関わる日常的な費用を抑制できます。特に、故障頻度が低い設備や故障してもラインへの影響が限定的な機器に対しては、経済的な選択肢となりえます。
そのため、現代の製造業では、事後保全を基本としながらも、重要度の高い設備に対しては予防保全や予知保全を組み合わせるハイブリッド型の保全戦略が主流となっています。
予知保全
従来の定期保全では、設備の状態に関わらず一定の周期で保守作業を行うため、実際には必要のない点検や部品交換の発生、膨大な設備を持つ工場では、点検作業自体に多大な人的リソースと時間を要するという課題がありました。
一方、DXを活用した予知保全では、現場作業員が頻繁に点検や巡回をしなくても、リアルタイムでリスクを察知することが可能です。この仕組みの中核となるのがIoT技術となり、製造設備に各種センサーを組み込み、センサーが異常を検知すると、インターネットを通じて即座に情報が関係者間で共有される仕組みが構築されます。
さらに、IoTによるデータ収集は設備の稼働時間や稼働状況、温度変化、消費電力量など、多岐にわたる情報を継続的に蓄積することが可能です。こうして集められたビッグデータは、AIによる分析を通じて設備運用の最適化や省エネルギー化にも活用できます。
AIとIoTの技術を組み合わせるメリットについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
製造業における設備保全DXの必要性
設備保全DXが強く求められている背景には、主に以下のような要因が存在します。これらの要因は製造業が直面する課題と密接に関連しており、デジタル技術の導入が必須となっていることを示しています。
製造業の未来における課題については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
複雑化した設備管理
現代の製造設備はますます高度化・複雑化し、それに伴い故障パターンも多様化しています。人の経験と勘に頼る従来の保全手法では、こうした複雑な故障の予測や適切な対応が困難になってきています。
DX化することで、膨大なセンサーデータから微細な異常の兆候を検出し、人知では捉えきれない故障パターンを科学的に分析することが可能です。
熟練技術者の減少及び技術伝承問題
多くの製造現場では、長年の経験を持つベテラン保全担当者の退職が進む一方で、貴重な知見や技術を若い世代に継承する仕組みが十分に整っていません。
設備保全DXは、熟練技術者の暗黙知をデータとして可視化し、体系化することが可能なため、貴重な技術やノウハウを組織の財産として保存し、効率的に伝承していくことができるのです。
深刻な人材不足
多くの製造業では、熟練技術者の高齢化はもちろん、若手人材の確保も困難になっています。そのため、日々の生産活動に追われる現場では、計画された点検業務でさえ後回しにされるケースが増加しており、これが設備トラブルや予期せぬライン停止につながるリスクを高めています。
人員が限られた状況で従来通りの保全業務を維持しようとすれば、残された技術者への負担が増大し、点検精度の低下や見落としが発生する可能性も無視できません。また、十分な点検ができないことで小さな異常の早期発見が遅れ、大きな故障へと発展するケースも考えられます。
このような課題を解決するためには、設備保全DXを導入し、IoTセンサーによる常時監視システムやデータ分析基盤の構築により、従来は人間の感覚と経験に頼っていた異常検知を自動化することが可能です。
データに基づく予知保全の実現により、これまで経験と勘に頼っていた部分を科学的な手法で補完し、若手技術者でも一定水準の保全業務が可能になるメリットもあります。
設備保全DXの導入で期待できること
設備保全DXにより従来の保全活動から脱却し、データ駆動型の新しいアプローチへと移行することで、製造現場は大きく変わります。以下では、設備保全DXの導入で期待できることを解説します。
保全スケジュールの作成が効率化できる
設備保全DXの導入により、各設備の点検周期と初回の点検日を設定するだけで、その後の保全スケジュールが自動的に生成されるようになります。さらに、点検作業が完了すると次回の点検予定が自動的にシステムに登録される仕組みにより、担当者の手作業による計画更新の手間が省かれます。
従来の紙による管理方法では、膨大な設備リストと点検スケジュールを人間が目視で確認する必要があり、見落としや記入ミスが発生しやすく、複数の関係者間での情報共有にも時間がかかり、変更があった場合の更新作業も煩雑でした。
これに対し、設備保全DXでは、入力されたデータに基づき自動的にスケジュールが管理され、担当者への通知機能などによって点検漏れを未然に防止できるようになります。
一体化した情報管理ができる
設備保全DXでは、現場での点検作業と情報管理が一体化できます。点検担当者はタブレットやスマートフォンなどのモバイルデバイスを使用して、設備の前で直接点検結果を入力できます。点検中に発見された異常や不具合についても、その場で写真撮影して詳細情報とともにシステムに記録することが可能です。
このような現場でのデジタル入力により、データの即時性と正確性が向上します。紙のチェックリストを使用する従来の方法では、点検後にデスクに戻ってから報告書を作成するといった二度手間が発生していましたが、デジタルシステムではその場で完結できます。
また、過去の点検履歴や不具合情報も現場ですぐに参照できるため、より適切な判断が可能です。さらに、収集されたデータを分析することで、設備ごとの故障傾向や部品の劣化パターンを把握し、より効果的な保全計画の策定にも役立てることもできます。
効率的な在庫管理ができる
従来の紙やExcelを用いた管理方法では、担当者の負担が大きく、また人為的ミスが発生しやすいという課題がありました。
設備保全DXの導入により、作業者が備品や工具を使用する際の記録が自動的かつ正確に行われるようになります。従来のような手書きでの記入やExcelへの手動入力と比較して、大幅な作業効率の向上が見込まれるほか、システムによる入出庫管理は人為的ミスを減少させ、備品の所在が不明になるといった問題を解消します。
また、特定の備品や工具の在庫数が事前に設定した閾値を下回った場合、システムが自動的に通知を発信するため、担当者は在庫状況を常に確認する必要がなく、必要なタイミングで適切に発注作業を行うことができるようになります。
作業忘れを防止できる
設備保全DXのシステムには、保全業務における作業忘れを防止するための機能が充実しています。例えば、日々の点検項目や定期的に実施すべき巡回業務をシステム上に登録することで、体系的な保全計画を自動的に作成できます。
このようにして生成された保全計画は、部門間や担当者間で簡単に共有することが可能となり、誰がいつどの設備をチェックするのかが明確になります。
定期的な点検により、機械の摩耗や部品の劣化などの初期症状を早期に発見し、大きな故障に発展する前に対処することができるようになるのです。
安定した品質が確保できる
設備保全DXによる設備の安定稼働は、製品品質の一貫性確保にも繋がります。正常に機能している設備は、安定した品質の製品が生み出されるため、不良品の発生率低減にも効果があります。
また、予定外の設備停止時間が減少することで、工場全体の稼働率も向上します。デジタル化された保全記録は、設備の弱点分析や改善活動の基礎データとしても活用できるため、中長期的な生産性向上も期待できます。
設備保全DXの成功導入5ステップ
設備保全DXを成功させるためには、計画的かつ段階的な導入が不可欠です。最後に、設備保全DXの導入ステップを解説します。
①自社の現状を把握する
設備保全DXを効果的に進めるためには、まず自社の現状把握が重要です。以下のポイントに沿って課題を整理しましょう。
- 頻繁に突発故障を起こす設備や装置はどれか
- 突発故障による生産停止時間の把握
- 故障による経済的・生産的損失の算出
- 複数ラインがある場合の重要度分類
- 各設備の通常稼働時のパラメータ記録
- 各装置の故障パターンや原因データの収集
- 保全スタッフのスキルレベルと経験値の確認
- 保全部品の管理体制の検証
頻発する突発故障の原因は、必ずしもメンテナンス不足だけではないため、装置に対する負荷が設計能力を超えている可能性も考慮すべきです。そのような場合は、より高い耐荷重性能や耐摩耗性を持つ設備への更新も検討する必要があります。
メンテナンス以外の課題を解決した上で、突発故障によるダウンタイムと不良品発生なども含む関連損失を数値化することが重要です。これらのデータは後々、DX導入の投資対効果を算出する際の基礎となります。
複数の生産ラインを保有している企業では、損失規模や製品重要度に基づいて各ラインに優先順位を付けることをお勧めします。
②自社のニーズに合ったシステムを選ぶ
予知保全システムの選定においては、単一のシステムに絞らず、少なくとも3社以上のシステムを比較することで、各システムの強みと弱みを把握し、より客観的な判断が可能となります。システム選定においては以下のポイントを考慮しましょう。
- センサー技術とAIによる故障診断機能の有無
- 初期段階からのデータ収集やアルゴリズム構築を支援するサポート体制
- 技能継承を目的としたプログラムやサポート体制
- 導入支援やアフターサービスの体制
センサー技術とAIによる故障診断機能の有無は、人的負担を軽減し、より正確な故障診断を実現するために不可欠です。センサー技術のみでは、異常の兆候を捉えることはできても、その原因や深刻度を判断することは困難です。
AIによる故障診断機能を組み合わせることで、過去のデータや類似事例に基づいて、より高度な分析が可能となるでしょう。また、自社の故障データが少なくセンサーによるデータ収集の経験がない場合でも、システムが適切に機能するかどうかを確認する必要があります。
システムの導入によって、どのような監視体制が必要になるのかを具体的に把握する必要があるため、保全スタッフの勤務体制への影響や、人件費の増加なども考慮する必要があります。
システムの選定においては、資料を参考にするだけでなく、カスタマーサービスへの問い合わせを通じて、丁寧な回答が得られるか、企業の文化や姿勢を確認することも重要です。特に、AIを活用した故障診断アルゴリズムの構築には専門家の支援が欠かせません。
複数の候補から自社に最適なシステムを選び、スモールスタートで導入し、各社のサポート体制を比較検討することをお勧めします。
③検証箇所の選定を行う
最初に優先順位をつけた生産ラインの中から、中程度の重要度を持つラインを選び出すことが推奨されます。最も重要なラインで検証を始めると、予知保全システムが予期せぬ動作をした場合に、工場の生産量に大きな影響を与えかねないためです。
そのため、日常的に稼働しており、かつ計画外の停止が発生しても、生産全体に深刻な影響を与えないラインの装置や設備を選ぶのが賢明です。加えて、検証中に必要な予備部品を事前に準備しておくことで、よりスムーズにスモールスタートを進めることができるでしょう。
④効果検証を実施する
スモールスタートによる導入後、その効果をしっかりと検証することが、設備保全DX成功への鍵となります。まず、予兆や故障診断から得られるデータ推移を詳細に分析し、実際に故障が発生するまでの期間やデータ変動を把握することが重要です。
予兆から故障発生までの期間やデータ変動を分析することで、診断の基準値やタイミングなど、アルゴリズムの構築が正確かどうかを評価します。必要に応じてアルゴリズムに調整を加える必要があるため、システム会社の協力体制が適切であるかを確認することが重要です。
また、予知保全導入のプロジェクトチームだけでなく、他の保全スタッフや日常点検を行う生産現場スタッフの意見も積極的に取り入れましょう。プロジェクトチームへの対応が適切であっても、他のスタッフへの対応が不十分な場合、本格導入後のサポートに不安が残る可能性があります。
⑤投資対効果を比較検討する
各社の提案を、導入規模の拡大や機能追加といった様々な角度から比較検討することが重要です。設備保全DXとして予知保全を導入することで、不要な定期メンテナンスや部品交換にかかるコストをどれほど削減できるのか、具体的な数値を用いて説明しましょう。
また、技能継承のような数値化が難しい要素も、人材育成の遅れによるリスクなどを強調し、定量的なデータと定性的な分析を組み合わせ、説得力を高めることが重要です。
その後、各社のシステム内容やサポート体制、見積もり、実証実験の結果などを提示し、その中から最適なシステムを選んだ理由を明確に説明することが望ましいでしょう。
システム導入が承認された後は、重要度の高い設備から段階的に導入範囲を広げていくのが賢明です。
設備保全DXはスモールスタートが鍵となる
今回は、製造業における設備保全の導入ステップを解説しました。製造ラインの安定稼働と事業継続を確保するためには、点検、メンテナンス、修理などの設備保全活動が欠かせません。
設備保全DXでは、IoTセンサーから得られるリアルタイムデータをAIが分析することで、設備の異常を早期に検知し、故障発生前に適切な対応を取ることが可能になります。これにより、予期せぬライン停止によるコスト損失を大幅に削減できるのです。
しかし、一度にすべてを変革する必要はありません。重要なのは段階的な導入と確実な成果の積み重ねです。小さな成功体験を積み重ねることで、製造現場全体の生産性向上という大きな目標へと着実に近づくことができるでしょう。
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