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製造業における予知保全とサービス

はじめに

計画外のダウンタイムには、必ずコストがかかる。最悪の場合、スペアパーツがすぐに手に入らず、機械やシステムが何日も何週間も稼動しなくなる。しかし、実際に故障が発生する前に、差し迫った故障の兆候を察知することができれば、余裕を持ってスペアパーツを注文し、予定外のメンテナンスのスケジュールを立てることで、生産の中断を可能な限り少なくすることができる。

前の世代が直面した課題は、機械やシステムがブラックボックスだったことだ。機械の内部を見ることは不可能だった。材料の疲労、部品の損傷、その他部品の摩耗の兆候は、定期メンテナンスの時、あるいは突然の機械の故障で生産ライン全体が停止した時にしか発見できなかった。

今日、私たちはこのような不測の事態を回避する方法を熟知しています。それは、機械内部のわずかな変化も検知するセンサーとソリューションです。機械が停止する前に、あるいは一つの部品の故障が他の部品に損傷を与える前に、損傷した部品を交換することが可能になります。これらのセンサーの多くは、古い機械に後付けすることもできます。

また、当初は予知保全戦略の策定やセンサーやソフトウェアの導入に投資が必要になるかもしれませんが、長期的にはコストが削減され、企業としては最終的に多くの費用を節約することができます。さらに、計画外のダウンタイムを回避し、機械の稼働寿命を延ばすこともできます。

革新的な工業製造企業にとって、革新的な戦略によって従来のメンテナンス業務を発展させることは不可欠である。予知保全戦略は、以下の事実や数字が示すように、多くの企業が生き残るために、特に財務的な観点から不可欠なものとなっている。

生産休止による損失：事実と数字

予定外のダウンタイムが1時間発生した場合、御社にどれだけのコストがかかるか正確にご存知ですか？もしそうなら、あなたは少数派です。生産のダウンタイムは、産業製造業における最大のコスト要因の1つであり、ビジネスリスクにさえなり得ますが、多くの企業は1時間のダウンタイムにどれだけのコストがかかるかを正確に把握していません：

国際オートメーション学会（ISA）によると、80％の企業は生産停止時間のコストを正確に見積もることができない。1

ダウンタイム中に実際に発生する損失は、企業の規模や業種、また多くの個別要因によって大きく左右される。その結果は、極めて過小評価されがちである。機械やシステムの故障によって生産が停止し、問題の解決に長い時間がかかると、コストは急増する。これは、機械1台あたり1時間あたり数百ユーロにすぐに膨れ上がる。あっという間に5桁のコストに達することも珍しくない。 2

大手製造業56社を対象としたSenseyeの調査によると、ダウンタイムコストは2020年以降急上昇しており、2022年には計画外ダウンタイムが2019/2020年よりも少なくとも50％以上高くなっている。工場は、計画外のダウンタイムにより、月平均25時間の生産時間を失っている。自動車産業は特に影響を受けており、ここでは1時間の生産ダウンタイムで200万ドル以上のコストがかかる。シーメンスの調査によると、年間収益の約11％が生産停止時間によって失われている。 3

イーマイントの調査によると、ダウンタイムによって工場は生産能力の少なくとも5パーセントを失い、その多くは20パーセントを失うという。自動車産業と金属加工業は、年間ベースで最も多くのダウンタイムを記録しています。 4

予知保全の仕組み

このメンテナンス手法では、機械にセンサー、測定装置、分析ツールを装備し、すべての関連データをリアルタイムで収集する必要がある。そして、関連データは保存され、コンピューター・システムによって評価される。

すでに多くの企業が予知保全の大きな可能性を認識している。

BearingPointの調査によると、調査対象企業の75％がこのメンテナンス手法に取り組んでおり、3社に1社はすでに試験段階を超えたプロジェクトを実施している。とはいえ、まだ改善の余地はある。2017年以降、成熟度の平均レベルは上がっているものの、自社で予知保全の可能性を十分に引き出せていると答えたのはわずか4パーセントに過ぎない。

しかし、投資する価値があるという点では、誰もが一致している。実施されたプロジェクトは、機械やプラントのダウンタイムとメンテナンス費用を最小限に抑えることで、10％以上のコスト削減につながっている。5ボストン・コンサルティング・グループは、データサイエンスとAIを活用した予知保全により、計画外のダウンタイムを20～40％削減し、総運転コストを10％削減できるとさえ見積もっている。6

現在のトレンド - 残留電流モニタリング

高可用性データセンターの分野で生まれた残留電流監視は、今や製造業にも進出している。ここでも計画外のダウンタイムは望ましくない。残留電流モニタの測定データは、工場の電気供給システムの絶縁状態を間接的にチェックするために使用できます。ダニセンスでは、新しいシステムへの組み込みやレトロフィットが可能な、使いやすい産業用残留電流モニターを提供しています。

最初の機械メーカーは、すでにこれらのセンサーを新しいシステムに組み込んでいる。測定値は機械制御システムに直接入力され、そこで機械のさまざまな状態に異常がないかをチェックすることができる。そして、将来の機械オペレーターに警告信号を送ることができる。これにより、プラント・オペレーターによる繰り返しテストの際に、時間のかかる絶縁抵抗テストが不要になる。プラントの安全性を高めるだけでなく、メンテナンスコストも大幅に削減できるため、多くのオペレーターがこのコンセプトに熱中しています。

概要

産業製造業の中小企業（SME）にとって、メンテナンス戦略をさらに発展させることは、競争力を高めるために不可欠な要素である。機械やシステムが稼動しなくなったときだけ修理を行うリアクティブ・メンテナンスのような時代遅れのメンテナンス手法は、現代の生産設備の複雑さと相互接続性にはもはや十分ではなく、コスト高騰の原因となっている。

備考

1 ISA：工場や施設のダウンタイムにどれだけのコストがかかっているか
https://blog.isa.org/downtime-factory-plant-industrial-costs-risks

2 LokalPlus: "Jede Stunde Maschinenstillstand kostet ein Unternehmen bares Geld"
https://www.lokalplus.nrw/olpe/jede-stunde-maschinenstillstand-kostet-ein-unternehmen-bares-geld-51439

3 シーメンスSENSEYE PREDICTIVE MAINTENANCE - ダウンタイムの真のコスト 2022
https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/api/uuid:3d606495-dbe0-43e4-80b1-d04e27ada920/dics-b10153-00-7600truecostofdowntime2022-144.pdf

4 eMaint：製造業におけるダウンタイムのコスト削減
https://www.emaint.com/works/manufacturing_downtime_infographic/

6 ボストン・コンサルティング・グループ予知保全におけるAIの成功コースを描く
https://www.bcg.com/publications/2023/predicitive-maintenance-in-manufacturing

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