設備保全とは？ ITを活用した電子化・デジタル化のメリット

設備保全とは

設備保全は、製造ラインや機械などの設備を効果的に管理し、故障や損傷を未然に防ぐための取り組みであり、定期的なメンテナンスや予防保全、故障時の修理などが含まれます。

設備保全を適切に実施することで、生産プロセスがスムーズに進行し、製品の品質向上やコストの削減が可能となります。

設備保全と保守・メンテナンスの違い

保守・メンテナンスは、設備の故障を未然に防ぎつつ、必要に応じて整備や修理を行う活動であり、質的には設備保全と同等の作業を指し示すと考えて差し支えありません。使用される際のニュアンスや概念の使い方は個々の人や企業によって異なることがあります。

一般的に、設備を提供するメーカーや代替サービスを提供する企業が行う活動は「保守・メンテナンス」と呼ばれ、これに対して、その設備を所有する企業が自社の資産である設備を保守する活動は一般的に「設備保全」と表現されることが多いようです。

設備保全の目的

適切な設備保全を実施することによって、以下のようなメリット・効果を期待できるようになります。

故障防止と製造ラインの安定稼働

故障防止は設備保全の中でも中心的な目的であり、この達成によって製造ラインの安定稼働が確保されます。例えば、予知保全技術を活用して、設備の稼働状態をリアルタイムで監視し、異常が検知された場合には事前に対策を講じます。これにより、計画停止を行い、故障による非生産時間を最小化することが可能です。

予知保全の導入により、設備が最適な状態で動作し、故障リスクが低減されるため、製造ラインの持続的な稼働が期待されます。

不良率低減と品質向上

設備の正確な動作は製品の仕様を一貫して守るためにや不可欠な要素です。設備保全においては、センサー技術やデータ分析を活用して、設備のパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングし、製品に影響を及ぼす潜在的な問題を早期に発見します。

これにより、不良品の生産を防ぎ、最終製品の品質向上に寄与します。良質な製品は顧客満足度を向上させ、企業の信頼性を高める要素となる効果を期待できるでしょう。

チョコ停やドカ停の減少

製造ラインの中断は生産性を著しく下げてしまう致命的なリスクです。設備保全は、計画的なメンテナンスや修理を通じて、予期せぬ停止を最小化します。

例えば、特定の部品が寿命を迎える前に交換することで、予定外の停止を回避できます。これにより、「チョコ停」や「ドカ停」を減少させ、生産ラインの効率を向上させます。

設備部品の寿命延長

設備の各部品は使用とともに摩耗や劣化が進みます。設備保全では、定期的な点検や予防保全活動を通じて、部品の寿命を延ばす努力がなされます。

具体的な例として、適切な計画に基づいた潤滑油の交換やクリーニングが挙げられます。これらの活動により、部品の劣化を遅らせ、設備全体の寿命を延長することが期待できるでしょう。

設備保全の3段階

保守点検・設備保全は大きく分けて、予防保全、事後保全、予知保全の3つの段階に分類されます。

予防保全（TBM）

予防保全（TBM / Time Based Maintenance） は、機械や設備が劣化や故障する前に、計画的で定期的な点検や保守作業を行うことで、問題を未然に防ぐ手法です。製品の品質を安定化させ、長期間にわたって正常に機能させることが可能です。

自動車を例に考えてみると、自動車は日常の使用で摩耗や劣化が進みますが、定期的なオイル交換や潤滑油の補充などの予防保全作業を行うことで、エンジンの寿命を延ばし、安定した走行性能を維持できます。予防保全はコストをかけずに、将来の故障や損傷を回避するために非常に効果的な手法です。

事後保全（BM）

事後保全（BM / Breakdown Maintenance）は、トラブルや故障が発生した際に修理や交換を行う手法です。予防保全が十分に行われていれば、事後保全の頻度やコストを抑えることができます。しかし、予測できない状況や突発的な故障に対処するためには、事後保全も欠かせません。

事後保全は、故障箇所を正確に診断し、適切な修理や交換を行うことで、機械や設備の寿命を延ばし、再び正常な運転状態に戻す役割を果たします。

予知保全（CBM）

予知保全（CBM / Condition Based Maintenance）は、データやセンサーを活用して機械の状態をリアルタイムでモニタリングし、トラブルや故障を予測する手法です。機械の寿命を最大限に延ばし、早急なトラブル対処が可能となります。

例えば、産業用機械のセンサーデータを分析して異常を検知することで、故障の可能性を予測し、計画的かつ効果的な保守作業を実施できます。
予知保全は、事前に問題を把握することで、生産プロセスの中断や損失を最小限に抑え、設備の効率的な運用を支援します。データドリブンなアプローチが進化する中、予知保全は設備管理の重要な側面となっています。

設備保全におけるよくある課題点

人的ミスの発生

設備保全業務においては、検査漏れや設備検査時の確認作業の不十分さによる人的ミスが生じることがあります。

この種のヒューマンエラーは、適切な確認作業が行われなかったことによってしばしば起こるものであり、人による作業である以上はある程度避けられないものとして認識されています。

専門人材の不足

高度な技術を要する設備保全の分野では、経験豊富な技術者の不足が深刻な課題となっています。

特に、システムやAIの構築を検討している企業にとって専門的な知識を有したエンジニアの存在は欠かせませんが、業界に限らずこのような人材の採用は年々難易度が高まっています。

業務の属人化

設備保全の作業では、特定の従業員が担当を継続することがほとんどのため、業務の属人化が促進しやすい傾向にあります。

そのため、何らかの要因で人員の変更が必要な場合も、経験豊かなスタッフでなければ機器の異常を早期に見つけ出すことが難しいという事態が起こり得るでしょう。

設備保全における作業の属人化が強まることは、最終的に生産効率の低下に繋がりかねない要因となり得るため、見過ごすことなく適切な対処が求められます。

IT技術を活用した設備保全の将来性

近年、設備保全においては急速なIT化が進展しており、設備の監視と管理が従来よりも効果的になり、今後も更なる進化が見込まれています。

センサーテクノロジーの進化

設備のセンサーテクノロジーは飛躍的に進歩しており、機械や設備にさまざまなセンサーを組み込むことで、リアルタイムでデータを取得できるようになりました。これにより、設備の稼働状態や性能、部品の状態などを継続的にモニタリングすることが可能です。

例えば、温度、振動、圧力などのセンサーデータを収集することで、異常なパターンを検知し、故障の可能性を予測することができます。

ビッグデータ解析の活用

収集された膨大なデータは、ビッグデータ解析を通じてパターンや傾向を抽出するのに利用されます。過去のデータから学習し、将来の故障を予測することが可能です。

例えば、特定の機器が通常よりも特定の条件下で故障しやすいことを把握し、それに対する予防的なメンテナンスを行うことができます。これによって、計画的かつ効果的な設備保全が実現されます。

人工知能（AI）の導入

人工知能の進化も設備保全に大きな影響を与えています。AIはデータを学習し、自己修復型の設備や機器の実現を目指しています。

また、AIを用いてデータから自動的にメンテナンススケジュールを最適化することも可能です。設備保全の計画立案や実行がより効率的に行えるようになります。