プロジェクト背景

製造業界で半世紀以上の実績を持つ著名な業界リーダーであるクライアント企業は独自の社内製造機械で知られており、多岐に渡るスマート・ファクトリー構想の一環として、革新的なプロジェクトに着手した。現在の市場の需要に合わせてインフラを最新化し、労働力の減少やスキル不足などの課題に対処し、業務効率と収益性の向上を図ることを目指していた。この取り組みから生まれた重要なサブ・プロジェクトの一つが、予知保全であった。

チャレンジ

レガシー機器：クライアント企業独自の製造機械を長期間使用しており、市場のニーズの変化に対応するために最新鋭化が必要であった。
労働力の課題：従業員の減少と、機器保全活動のための熟練した人材の確保が限られているという問題に直面していた。
運用効率： 成長する市場の需要に応え、生産プロセスを最適化するために運用効率を向上させることが目標であった。
収益性：製造機械の信頼性を高め、ダウンタイムを短縮することは、収益性と競争力を確保する上で極めて重要であった。

• 予知保全に関する分析の一環として、プロジェクトチームはまず、スマート・ファクトリーの実現とデジタル化に欠かせない基本的な技術要素について概要を明らかにした。さらに、これらの技術要素が4つの異なるステージにおいて多面的に応用されることを明らかにした: 基礎、応用、開発、未来の各ステージにおいて、営業、設計、設備管理、人事、IT、経営企画、資産管理、製造管理など、さまざまな組織機能にまたがる。
• その後、戦略的計画、機器の取得、正確な機器の識別、綿密な資産管理、合理化されたスペアパーツの在庫管理、プロアクティブ保全活動、体系的な更新・廃棄プロセス、契約義務の順守、厳格な安全性コンプライアンス対策など、機器の保全活動に不可欠な重要機能を定義した。

図表 1:

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産業パフォーマンスの向上における予知保全の重要な役割

複雑な問題をさらに深く掘り下げ、相互接続された機械、リモート監視機能、予測分析技術、革新的なスマート保全戦略を含む、予知保全フレームワーク内の個別のコンポーネントの概要を明らかにした。

• さらに、次のような必須要素を含むコンポーネントのさまざまな技術的前提条件を特定した：
• 技術コンポーネント:
  • センサーと機械
  • 洗練された拡張インテリジェンス
  • 適応型拡張行動
  • 最先端のデータ収集ユニット
  • 堅牢なサーバー・インフラ
  • 効率的な通信ユニット
• 運用面:
  • シームレスなネットワーク統合
  • 効率的な遠隔保全プロトコル
  • 包括的なサービス規定
  • セキュリティと標準
  • 標準化された厳格なセキュリティ対策

さらに、これらの技術が予知保全の文脈で果たす複雑な役割を包括的に解明した。

• 重要な役割を担うことになるセンサー、ネットワーク・プラットフォーム、拡張インテリジェンス、統合等を含む技術環境市場において重要なプレーヤーの特定を進めた。

JP東京の差別化要因

JP東京の主な差別化要因は、業界の専門家、社内のコンサルタント、熟練したエンジニアをシームレスに統合する協調的アプローチにある。このユニークな相乗効果により、必須パラメータ、強固なフレームワーク、最先端技術の包括的な定義が可能になる。JP東京は、総合的な視点を提供することで、クライアント企業は関連するコスト、複雑さ、長期的なメリットを深く理解できるよう支援する。このように技術と戦略的ゴールを適合させることで、効率的で信頼性が高いだけでなく、革新的な環境を構築する道が開かれ、クライアント企業は進化し続ける業界の中で持続的な成功を収めることができる。

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予知保全とは

予知保全とは、機器や機械が故障しそうな時期を予測し、予定外のダウンタイムやコストのかかる中断を防ぐために保全活動を適切なタイミングで計画することを目的とした予防的保全戦略である。このアプローチは、事後保全 (故障後の機器の修理) や予防保全 (定期的に実行される計画保守) などの従来の保全手法とは対照的である。
予知保全では、データ分析、センサー、機械学習、さまざまな予測モデリング技術を活用して、機器の状態を監視し、いつ保全が必要になるかを予測する。 振動、温度、圧力、流体レベル、その他の性能指標などの主要パラメータを継続的に監視することにより、企業は機械の健全性と性能に関する貴重な洞察を得ることができる。これらの洞察は、差し迫った障害を示すパターンや異常を特定するために使用される。
予知保全のメリット:

1. ダウンタイムの削減： 潜在的な故障を事前に特定することで、企業は計画されたダウンタイム中に保全活動を計画・実行することができ、計画外の操業中断を最小限に抑えることができる。
2. コスト削減： 予知保全では、注意が必要な機器だけを整備するため、保全資源をより効率的に使用することができる。これは、人件費、材料費、エネルギーの節約につながる。
3. 機器寿命の延長： 予測的洞察に基づく定期的でタイムリーな保全活動は、機器の稼動寿命を延ばし、時期尚早の交換の必要性を低減する。
4. 安全性の向上： 設備が良好な状態で稼動していることを確認することで、事故を防止し、従業員にとってより安全な職場環境を確保できる。
5. 効率性の向上： 予知保全は、保全スケジューリングを最適化し、不必要な保全活動を削減するため、より効率的な生産プロセスを実現できる。

予知保全を成功させるためには、企業は堅牢なデータ収集インフラを確立し、センサーと監視システムを設備に統合し、収集したデータを分析して正確な予測を生成するために高度な分析と機械学習アルゴリズムを利用する必要がある。このアプローチには、ドメインの専門知識、データサイエンスのスキル、技術的能力の組み合わせが必要である。

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