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組立ラインのメンテナンスコストを減らすには

多くの産業において、機器メーカーが提供する手順に従ってメンテナンスをするのが一般的です。推奨されるメンテナンスは予測分析ではなく、使用時間や一定の間隔に基づいて行われます。

ルールベースのアプローチがメーカーにとってコストがかかるのは、不要であるときにメンテナンスをすることと、その間に開発機会を失い機器の故障や破損が生じることの2つの理由があります。

IoTセンサーを使用したリアルタイムの監視は、より正確なメンテナンスを可能にします。IoTとデータ分析に基づくメンテナンスのさらなる可能性として、例えば機器のある部品の性能を同種の機器のグローバルデータベースと比較して故障パターンを特定することも挙げられます。

このようにして情報メンテナンススタッフは故障の原因となる機器の使用法を変えることができ、機器に関するメタデータ(型式、製造データなど)を利用してさらに正確な分析と予測も行えます。例えば、旧型のエンジンは新型よりも熱や騒音が多く発生することが考えられます。

メンテナンスをできるだけ正確に行うことで定期メンテナンスによる不要なダウンタイムを排除できます。故障の可能性を示す性能の変化を見つけることは重大なトラブルの防止につながります。計画外の停止を避けることにより、製造業者はメンテナンスのコストを5~10パーセント減らし、生産量を3~5パーセント増やせると予測されています。

IoT機器の監督者と供給業者は機器の記録を把握でき、必要なときに点検や認証をして機器の信頼性を保証できます。社外の修理業者もデータを監視して予防メンテナンスが行え、作業内容をシステムに記録することが可能になります。

Whitepaper - Atlas Copco’s smart factory concept, the gateway to Industry 4.0

計画外の停止を避けることで、製造業者はメンテナンスのコストを5~10パーセント減らし、生産量を3~5パーセント増やせると予測されています。

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