PIMSを活用した予兆保全の実現方法

予兆保全とは

予兆保全とは、設備の状態を継続的に監視し、故障の兆候を検知した段階で保全作業を実施する手法です。英語ではPredictive Maintenanceと呼ばれ、PdMと略されることもあります。

製造業における保全の方式は、大きく3つに分類されます。1つ目は事後保全（Breakdown Maintenance）で、設備が故障してから修理する方式です。2つ目は時間基準保全（Time Based Maintenance）で、一定の稼働時間や期間ごとに部品交換や点検を行う方式です。3つ目が状態基準保全（Condition Based Maintenance）で、設備の状態に基づいて保全を行う方式であり、予兆保全はこの状態基準保全の発展形として位置づけられます。

事後保全では、故障が発生するまで稼働を続けられる反面、突発的な停止により生産計画に大きな影響を与えるリスクがあります。時間基準保全では、計画的に保全を実施できますが、まだ使用可能な部品を交換してしまう過剰保全や、想定より早く劣化が進んだ場合の故障を防げないという課題があります。

予兆保全は、設備から取得したデータの変化を分析することで、故障に至る前の「異常の兆候」を捉えます。これにより、必要なタイミングで必要な保全を実施することが可能となり、保全コストの最適化と設備稼働率の向上を両立できます。

PIMSが予兆保全に果たす役割

予兆保全を実現するためには、設備の状態を示すデータを継続的に収集し、蓄積する基盤が必要です。PIMSは、この基盤として重要な役割を果たします。

データ収集と長期蓄積

PIMSは、DCSやPLCなどの制御システムから、温度、圧力、流量、振動、電流値などのプロセスデータをリアルタイムで収集します。これらのデータは効率的に圧縮され、数年から数十年にわたる長期間の蓄積が可能です。予兆保全では、正常時のデータパターンと比較して異常を検知するため、十分な量の履歴データが不可欠です。

トレンド監視と変化の検知

PIMSのトレンド表示機能を活用することで、設備状態の経時変化を視覚的に把握できます。たとえば、回転機器のベアリング温度が徐々に上昇している傾向や、ポンプの吐出圧力が低下している傾向などを、グラフ上で確認できます。過去の正常な状態と現在の状態を重ね合わせて表示することで、微細な変化も見逃さずに捉えることができます。

閾値監視とアラート

PIMSでは、各データポイントに対して上限値・下限値を設定し、閾値を超えた場合にアラートを発報する機能があります。単純な閾値監視だけでなく、変化率や移動平均を監視することで、急激な変動や緩やかな劣化傾向を検知することも可能です。

分析システムとの連携

PIMSに蓄積されたデータは、外部の分析システムやAI・機械学習プラットフォームに連携することで、より高度な予兆検知に活用できます。PIMSがデータの収集・蓄積を担い、分析システムが異常パターンの学習と検知を担うという役割分担により、効果的な予兆保全システムを構築できます。

予兆保全を実現するためのデータ要件

PIMSを活用して予兆保全を実現するためには、適切なデータを適切な形で収集・蓄積することが重要です。

監視対象の選定

すべての設備を同じレベルで監視することは現実的ではありません。故障時の影響度が大きい設備、すなわち生産ラインの停止に直結する設備や、故障すると復旧に長時間を要する設備を優先的に監視対象とします。また、過去に突発故障が発生した設備や、劣化の進行が懸念される設備も優先度が高くなります。

収集すべきデータ項目

予兆保全に有効なデータは、設備の種類や想定される故障モードによって異なります。回転機器であれば、振動、温度、電流値、回転数などが代表的な監視項目です。ポンプであれば、吐出圧力、流量、電流値、軸受温度などが重要です。熱交換器であれば、入口・出口の温度差や圧力損失の変化を監視することで、汚れや詰まりの進行を把握できます。

プロセスデータに加えて、設備の運転状態（起動・停止・定常運転など）を示すデータも収集しておくと、分析時に有用です。起動時と定常運転時ではデータの特性が異なるため、運転状態を考慮した分析が必要となります。

データ収集の頻度と精度

予兆保全に必要なデータ収集頻度は、監視対象と想定される異常の発生速度によって決まります。振動のような高速で変化するデータは、高頻度でのサンプリングが求められます。一方、温度のように緩やかに変化するデータは、分単位の収集でも十分な場合があります。

データの圧縮率と精度のバランスも重要です。PIMSの圧縮機能を活用してストレージを効率化することは有効ですが、圧縮によって微細な変化が失われると、予兆検知の精度に影響する可能性があります。重要な監視項目については、圧縮設定を緩めにして、より詳細なデータを残すことを検討します。

データ品質の確保

予兆保全の精度は、元となるデータの品質に大きく依存します。センサーの故障や通信エラーによる欠損データ、校正ずれによる誤差などがあると、誤った分析結果につながります。センサーの定期校正、通信状態の監視、異常値のフィルタリングなど、データ品質を維持するための運用も重要です。

活用を成功させるポイント

PIMSを活用した予兆保全を成功させるためには、技術的な要素に加えて、組織的な取り組みも重要です。

小さく始めて成果を積み重ねる

最初からすべての設備を対象にするのではなく、特定の設備やラインに絞って取り組みを始めることをお勧めします。対象を限定することで、データ収集から分析、保全実施までの一連の流れを短期間で確立でき、成果を実感しやすくなります。成功事例を積み重ねながら、徐々に対象範囲を拡大していく進め方が効果的です。

現場の知見を活かす

設備の状態を最もよく理解しているのは、日々その設備と接している現場の担当者です。ベテラン作業者が「音がいつもと違う」「振動が大きくなった気がする」と感じる感覚を、データとして定量化することが予兆保全の出発点となります。現場の知見とデータ分析を組み合わせることで、より精度の高い予兆検知が実現できます。

保全部門との連携

予兆を検知しても、適切な保全作業につながらなければ意味がありません。予兆検知の結果を保全計画にどう反映するか、検知から保全実施までのワークフローを事前に整備しておくことが重要です。また、保全を実施した結果をフィードバックし、予兆検知の精度向上につなげるサイクルを確立することも大切です。

継続的な改善

予兆保全の仕組みは、一度構築して終わりではありません。新たな故障モードへの対応、検知精度の向上、誤検知の低減など、継続的な改善が必要です。実際に発生した故障事例を分析し、事前に検知できなかった原因を究明して、監視項目や閾値の見直しに反映していきます。