- 保守スケジュールの策定および実行の効率化
- リソース配分の最適化と、データ収集におけるヒューマンエラーの削減
- リスクの早期検知と介入による故障の未然防止
- 過去の作業指示データおよび機器履歴の可視性向上
ダンロップ・エアクラフト・タイヤーズ社は英国に本社を置き、米国および中国にもリトレッド(更生タイヤ製造)やアフターサービスのための拠点を展開しています。同社は、エアバス、ボーイング、ボンバルディア、エンブラエルをはじめとする各メーカーの、ナローボディ機、ワイドボディ機、リージョナル機、そして軍用機など、数多くの主要機種向けに、世界最高水準の航空機用タイヤの設計、製造、およびリトレッドを行なっています。
- 事後保全型のアプローチが非効率を招いた。
- 現場エンジニアの不足により、現有エンジニアの業務負荷が倍増
- 保全データの管理を紙やExcelに依存していたため、保全業務のスケジュール策定や計画立案能力が制限されていた。
課題
課題: 事後保全からの脱却
他の多くの製造チームと同様、英国を代表するタイヤメーカであるダンロップ・エアクラフト・タイヤーズ社もまた、当初は事後保全を基本とした体制で保全業務をスタートさせました。しかし、製造施設の稼働を維持する上で、これは決して信頼性が高く、かつ効果的な手法とは言えません。同社は現場エンジニアの不足という制約に直面しており、その結果、現場に常駐するエンジニアたちの業務負担が倍増するという事態に陥っていました。
さらに、保守関連のデータは、Microsoft Accessで構築された社内データベースに保存されていました。このデータベースには保守作業のスケジュール調整や計画立案を行なう機能が一切備わっておらず、それらの業務は紙やExcelを用いて行なわれていました。
こうした状況は業務の進行を著しく遅らせ、事後対応型の保守戦略につきものの「日々の場当たり的な対応(ファイヤーファイティング)」から脱却することを、いっそう困難なものにしていました。ダンロップ・エアクラフト・タイヤーズ社のプラント・制御エンジニアであるマイケル・トーマス氏は、生産体制を改善するためには、現状の保守管理プロセスでは到底不十分であることを認識していました。
ソリューション
Fiixを選択
ソフトウェア選定において、その「永続性」は極めて重要な要素でした。Fiixは、ロックウェル・オートメーションのブランドの傘下に新たに加わったソフトウェア企業でした。ダンロップ社の製造現場における設備機器の大部分はロックウェル・オートメーションのPLC (プログラマブルコントローラ)によって制御されているため、同ブランドに対する長年の信頼が、Fiixの導入を極めてスムーズなものとしました。
ソフトウェアに対する具体的なニーズとしては、機器の稼働履歴や過去の作業指示(ワークオーダー)データを閲覧できるシステムが求められていました。さらに、エンジニアが施設内のどこにいても、スマートフォンやタブレット端末からシステムにログインし、自身の業務関連情報にアクセスできる環境の整備も必須条件とされていました。
結果
Fiix CMMSの日常的な運用
Fiix CMMSへの移行がチームにもたらした効果は、極めて迅速に現れました。「導入からわずか数カ月のうちに、すでに改善が見られました」とマイケル氏は語ります。例えば、このCMMSの活用により、以前は手作業で作成しなければならなかった工場長向けの業務日報を自動的に作成できるようになりました。「大幅な時間の節約につながりました」とマイケル氏は述べています。
分析ツールを用いて毎日作成されるレポートは、週次の保守会議で報告される平均故障間隔(MTBF)などの指標を追跡する上で、極めて重要な役割を果たしています。
Fiix CMMSを導入することで得られたその他のメリットとしては、以下の点が挙げられます。
- 時間管理の向上: 紙やExcelの使用を廃止し、機械データへのアクセスを改善したことで、チームは情報の検索に費やす時間を削減し、問題解決により多くの時間をあてられるようになりました。
- 意思決定の強化: 日次および週次レポートへのアクセスが可能になったことで、より的確な意思決定が行なえるようになりました。
- データ品質の向上: データ品質からヒューマンエラーが排除されたことで、より正確なスケジューリングやリソース配分が可能になりました。
メンテナンス面でのメリットに加え、ダンロップ社は北米以外のロックウェル・オートメーションの顧客として、初めてFiix CMMSを導入した事例となりました。
Fiix CMMS: まさに理想的な組み合わせ
今後も同施設では、テクノロジの活用を通じてメンテナンス業務の最適化を継続していく方針であり、産業用メンテナンス管理におけるデジタルツールの重要性を改めて実証しています。
公開 2026年5月19日