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これからは予知保全もAIの時代

適切な分析ベースのメンテナンス戦略の導入

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Three workers in PPE talk using laptop in factory

メンテナンスは、第二次世界大戦中にコンラッド・ウォディントンが、イギリス空軍(RAF)が任務終了後に一度に約半数の飛行機をメンテナンスのために地上に留めるという方法でメンテナンスを実施している理由に疑問を呈して以来、新しいテクノロジと戦略とともに進化してきました。彼の理論は、定期的なメンテナンス(予防的または計画的なメンテナンス)によって故障が増加しているというものでした。彼と他の数人の科学者は、機器の状態に基づいてメンテナンスを実施することを推奨しました。そして、新しい手順を試してから5カ月後、いつでも利用可能な飛行機の数が61%増加しました。

それ以来、製造メーカは、機器にセンサを設置して機器が故障する可能性がある時期を判断するなどの予防保守戦略を採用してきました。しかし、データへのアクセスが困難だったため、結果は一貫していませんでした。現在、今日のIIoT、機械学習、人工知能(AI)により、予知保全は現実のものとなっています。

予知保全とは何か、そのメリットは何か?

予知保全は、通常、より大きな問題を示す通常の動作における小さな変化や異常を検出することに基づいています。デジタル予防保全から、データ駆動型の保守戦略を使用して動作を分析し、潜在的な障害を予測して準備する予知保全(PdM)が生まれました。年中無休24時間体制のリモートモニタ、機械学習からのデータ駆動型の洞察、潜在的な機器障害を警告する革新的な予測分析テクノロジにより、製造メーカはさまざまな方法でメリットを得ることができます。予知保全によるコスト削減とROI (投資利益率)には次のものが含まれます。

  • ダウンタイムの削減
  • より的を絞ったメンテナンス
  • 生産性の向上
  • 効率的な在庫管理
  • データ分析の強化
  • 人件費と材料費の削減
  • 工場の安全の向上
  • メンテナンス活動の最適化
  • 総合設備効率(OEE)の向上

状態ベースモニタによる予知保全

メンテナンス戦略と機能を進化させるもう1つの革命的なステップは、状態ベースモニタ(CBM)の登場です。これは、主要業績評価指標(KPI)をモニタして異常を特定します。企業は、測定、目視による機器検査、パフォーマンスデータのレビュー、スケジュールされたテスト、IoTおよび履歴データを通じて確認できます。KPIは、機械に内部センサがある場合のように、一定の間隔で、または継続的に収集されます。CBMは、すべての資産に適用できます。

CBMは、すべての予知保全と同様に、機器のパフォーマンスが低下している兆候があるか、重大な故障が近づいている場合にのみメンテナンスを実行するという原則に基づいて機能します。従来の予防保全と比較すると、CBMでは、必要に応じて機器を停止してメンテナンスを行なうだけで済むため、メンテナンス修理の間隔が長くなります。

CBMは、機械のダウンタイムを30~60%削減し、機械の寿命を平均30%延ばすことができます。予知保全は、機械が完全に故障する前に問題を検出して対処する上で重要な役割を果たします。PWCの調査によると、予知保全により稼働時間が51%向上します。予知保全を使用すると、企業は事故を回避し、従業員とお客様の安全を高めることができます。

状態ベースのメンテナンスプログラムを成功させる

FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™は、継続的な状態ベースのモニタを通じて予知保全の洞察を提供するロックウェル・オートメーションの新しいソフトウェアです。このソフトウェアは、メンテナンスエンジニアが適切なタイミングで適切な情報を入手し、メンテナンス活動を最適化して、予定外のダウンタイムを削減するのに役立ちます。

この情報があれば、メンテナンスエンジニアは現場にある資産の現在の状態を理解する洞察力を得ることができます。資産が正常から外れ始めるとすぐに、早期に通知されます。

既存の可変周波数ドライブをセンサとして使用

FactoryTalk Analytics GuardianAIを使用する場合、追加のセンサや監視装置を購入する必要はありません。このソフトウェアは、可変周波数ドライブ(VFD)からすでに取得可能なデータに基づいて、潜在的な資産障害の早期警告を提供します。FactoryTalk Analytics GuardianAIソフトウェアは、VFDの電気信号を使用してプラント資産の状態をモニタします。電気信号の偏差を検出すると、製造メーカが調査して適切な対応を計画できるように、ユーザに異常を警告します。FactoryTalk Analytics GuardianAIは、ポンプ、ファン、ブロワーなどの主要なプロセスアプリケーションのためのPowerFlex® 755、755T、および6000Tドライブとの優れた統合を提供します。
 

データサイエンスは不要

運用環境に革新的なソリューションを導入する場合、価値実現までの時間が重要です。FactoryTalk Analytics GuardianAIソフトウェアは、セルフサービス型のブラウザベースのエクスペリエンスを通じて、直感的で合理化されたワークフローで時間を節約します。エッジPCにアプリケーションを導入し、ドライブと資産の情報を指定して、運用に影響を与えることなく、実際のプラントデータで予知保全モデルをトレーニングするだけです。トレーニングが完了すると、ソフトウェアは自動的にモニタモードに切り換わり、プラント資産の状態を監視できます。

すべての資産の概要から始めて、リスクのある資産を選択してその状態の詳細を確認できます。逸脱の根本原因、ベースラインをどれだけ上回ったか、逸脱期間などの重要な情報がわかります。また、故障リスクの重大度や問題解決の推定時間に関するコンテキストを含めることもできます。これらの詳細は、修復に必要な優先順位付けと計画でメンテナンスチームをサポートします。

異常検出から異常識別への進化

FactoryTalk Analytics GuardianAIソフトウェアには、一般的なプラント資産タイプの故障の最も可能性の高い原因に関する専門知識が組み込まれており、すぐに使用できます。ポンプ、ファン、またはブロワーアプリケーションをモニタしている場合、FactoryTalk Analytics GuardianAIは、関連する第一原理故障の電子署名を理解して認識し、逸脱を警告するときにこのコンテキストを提供します。メンテナンスエンジニアに、発生しそうな障害の種類に関する情報を提供することで、調査時間を短縮し、必要なダウンタイムを最小限に抑えることができます。

組み込まれた専門知識は、異常の特定に素晴らしいスタートを切るのに役立ちます。しかし、すぐに使用できる機能に限定されるわけではありません。プロセス固有の障害についてFactoryTalk Analytics GuardianAIソフトウェアをトレーニングする柔軟性もあります。問題の原因を調査して特定した後、異常にラベルを付けることができます。同じ問題が再び発生すると、ソフトウェアがそれを認識して通知します。

エッジで分析

FactoryTalk Analytics GuardianAIソフトウェアは、エッジで展開、学習、実行され、ほぼリアルタイムの予測を実現します。
 

結論

コンラッド・ウォディントンと彼の RAF 航空機を空に留めるという使命以来、製造メーカはメンテナンスの意思決定をより効率的にし、機器からより多くの価値を引き出すことを目指してきました。リアクティブでプロアクティブから予防的で予測的なものへと進化し、メンテナンスエンジニアは、データサイエンスの知識を必要としない直感的なユーザエクスペリエンスを通じて、使いやすい機械学習を利用できるようになりました。詳細は、FactoryTalk Analytics GuardianAIをご覧ください。

公開 2024年5月13日

トピック: FactoryTalk Analytics GuardianAI

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