Predictive Maintenance (予知保全)

製造業では、製造に使用する機械の損傷や動作不良を減らすために、定期的なメンテナンスが必要です。
メンテナンス技術には、反応保全、予防保全、予知保全 3 つの種類があります.今回はその中の予知保全を紹介します。

～目次～

1.予知保全とは

2.メリットとデメリット

3.実用例

1.予知保全とは

予知保全とは、データに基づいて機器の状態を分析し、保全のタイミングを予測するプロアクティブな保全手法のことです。
予知保全の手法には、教師あり学習と教師なし機械学習の両方が使用されます。
また、機器に異常が発生するまでの残り時間である RUL（Remaining Useful Life）の劣化を確認するために、最小二乗直線曲線などのカーブフィッティングモデルが使用される。
例えば、誘導通風機の場合、振動と回転数、電力、ダンパー位置などの関係を調べることで、故障を予測することができます。
その分布が正常であれば、メンテナンスのスケジューリングが正しく、そうでなければ修理が必要です。
以前使われていた事後保全は、すでに設備が破損している場合に行うもので、急に機械を止めると生産計画に支障をきたします。
また、予防保全も同様に、無駄なコストがかかります。

2.メリットとデメリット

次に、実際にどのようなことができるのか、一例をご紹介いたします。

メリット：

1.機械の故障を減らす：センサーで機械を監視することで、機器が故障している可能性を発見し、大きな故障の可能性を減らすことができます。

2.メンテナンスコストの削減 :人件費やメンテナンスにかかる費用を削減することができます。

3.機械の寿命が延びる: 故障の度合いがわかるため、予知保全により平均故障間隔を予測することができます。

デメリット：

1.計画とスケジューリングの時間: 組織は、予知保全のスケジュールを計画し、実施するためにかなりの時間を費やさなければなりません。

3.実用例

予知保全は、より安定的で収益性の高い製造組織になるための戦略となりえます。
現在および過去の取り込まれたデータから、パラメータやアラームレベルを設定することなく、自動的にモデルを構築し、学習を開始することができます。
生データの孤立したピークは、トレンドや隠れた故障を明らかにするシグネチャを作成します。
このようにして、資産の残りの耐用年数に関する予知洞察を提供することができます。
オペレーターは、注意が必要なケースを通知され、さらに詳細を調べることができます。
例えば、アイドリング電流の増加から、HDC ソーモーターシステムの故障が示唆されました。
ベルトガードが外れてソーイングドライブに接触し、ベルトを損傷していることが判明しました。
メンテナンスの停止中にベルトを交換し、ベルトカバーを固定することで問題を解決し、12 時間の予定外のダウンタイムを回避することができました。

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