メンテナンス戦略は、生産の動的な環境での円滑な業務を確保する上で重要な役割を果たします。事後メンテナンスでは、機器の問題が発生した場合に対処するもので、多くの場合、コストのかかるダウンタイムや想定外の中断につながります。一方、予防保全は、定期メンテナンスによって障害を予測し、予防することを目的としています。
ただし、メンテナンス間隔が一般的なスケジュールに従っている場合、予防的アプローチには限界があります。各ツールに個別のメンテナンスニーズがあるという重要な事実を見落とすと、業務上の大きな問題につながる可能性があります。そこで、革新的なソリューションとして利用状況に応じたメンテナンスが登場します。
この記事では、メンテナンススケジュールを最適化する方法と、リアルタイムデータにより生産をさらに最適化する方法について説明します。
使用状況ベースの保守とは？
一般的に従来の方法では、サービス間隔は、一定の期間であるか、実施された所定の作業回数で決まります。ただし、ツールの耐用年数は、使用方法と使用場所によって大きく異なります。さまざまな使用レベルや実行される作業の性質など、幅広い運用条件を考慮していない場合、問題となります。
一方、利用状況に応じたメンテナンス戦略を採用することで、ツールの実際の使用率に基づいて適切な間隔でサービスが実行されるようになり、メンテナンススケジュールが不必要に早くなることも過剰になることもなく、最適化できます。
使用状況ベースの保守とは？
一般的に従来の方法では、サービス間隔は、一定の期間であるか、実施された所定の作業回数で決まります。ただし、ツールの耐用年数は、使用方法と使用場所によって大きく異なります。さまざまな使用レベルや実行される作業の性質など、幅広い運用条件を考慮していない場合、問題となります。
一方、利用状況に応じたメンテナンスは、ツールの実際の使用率に基づいてメンテナンスアクションがトリガされる予防保全の1種として定義されています。このアプローチでは、実行される作業回数だけでなく、各作業の強度と条件も考慮します。利用状況に応じたメンテナンス戦略を採用することで、ツールの実際の使用率に基づいて適切な間隔でサービスが実行されるようになり、メンテナンススケジュールが不必要に早くなることも過剰になることもなく、最適化できます。
データによるメンテナンス最適化の方法
データは、利用状況に応じたメンテナンスを可能にするうえで中心的な役割を果たします。これは、メンテナンスをいつ実施すべきかについて十分な情報に基づいて決定するための洞察を提供することで行います。リアルタイムのデータを収集して分析することで、どのようにツールが使用されているかについて、包括的な洞察が得られます。したがって、各ツール固有のサービス要件に合わせてメンテナンススケジュールを調整できます。
このようなデータ駆動型の洞察を活用することで、メーカーはメンテナンス活動を正確に計画できるようになり、ダウンタイムを削減し、運転効率を向上させることができます。適切にスケジュールされたメンテナンスとは、ツールが必要に応じて利用可能であり、生産の中断を引き起こすことがないことを意味します。
ツールの利用可能性 - 予備のツールを在庫として持っていれば十分ですか?
ツールの利用可能性とは、ツールがすぐに使用できるように準備されていることで、ツールが物理的に存在し、機能し、校正され、メンテナンスされているようにすることです。これは製造業務の重要な側面であり、生産効率と品質に直接影響します。最適条件に達していないツールを使用した場合に発生する生産の遅延や中断を防止することを目標としています。
ツールを効果的に管理することで、運転性能と生産性のレベルを大幅に向上させることができます。これは、在庫管理、ライフサイクルの監視、そして最も重要な計画されたメンテナンスなど、さまざまな手段によって達成できます。
ツールの故障がもたらす影響
ツールの故障は、生産プロセスに重大な脅威をもたらし、多くの場合、ダウンタイムの増加と中断につながります。Deloitte社は、効果的でないメンテナンス戦略により、工場の生産性が5～20%低下する可能性があることを強調しています。
このような故障による財務的影響は、業種や生産規模によって異なります。大手自動車メーカーにとっては、生産のダウンタイム1分ごとに数千ドルの損失が生じることがよくあります。また、生産ラインの中断は、財務コストだけでなく、設備の暖房や換気などによる不要な排出量の増加にもつながります。
ツール故障の懸念に、財務的および環境的に対処する一方で、作業者の健康への影響を無視すべきではありません。メンテナンスが不十分であるにもかかわらずツールを運用し続ける場合も、ツールが最適な性能を発揮しない可能性があり、効率が低下するために作業者に過度の負担がかかる可能性があります。
ヒント：アトラスコプコのCO2計算ツールを使用して環境への影響を計算し、予防保全が排出ガスの削減にどの程度役立つかをご確認ください。
アトラスコプコが実施するメンテナンスの特長
当社は、生産量の変動、新製品の導入、製造施設内でのツールのローテーションなどを特徴とする、進化する生産要件の複雑さを理解しています。アトラスコプコでは、メンテナンスへのアプローチを、古い過去の使用状況から推測するだけでなく、リアルタイムの利用状況データを使用して各ツール固有のニーズに合わせて動的に調整します。そのため、当社のToolCoverメンテナンスは、データ駆動型となりました。これが、データ駆動型ToolCoverです。
このイノベーションは、当社のデータ駆動型サービス製品であるALTURE Maintainを当社のToolCover製品に統合したことから生まれました。スマートアルゴリズムを活用して、ツールの利用状況を分析し、ツールの状態に関する実用的な洞察を提供します。その結果、予防的なメンテナンスが推奨され、業務中のツール障害の発生を最小限に抑え、お客様に利益をもたらします。
動画で、データ駆動型メンテナンスの詳細をご覧ください。
