予知保全 (PdM) は、機器やプロセスが故障しないようにする方法です。 データ分析ツールと技術を使用して、操作で発生している通常のことと考えられる問題を見つけます。 この記事では、機械学習による予知保全ソフトウェアとその手法について説明します。 また、予知保全と予防保全についても説明します。
予知保全はどのように機能しますか？
予知保全は、過去と現在の運用データを見て、起こりうる故障を予測して阻止します。 あなたのビジネスは、主に次の XNUMX つの方法で、次の予知保全の影響を受けます。
- 資産がどれだけ健全で健全であるかを追跡するプロセス。
- サービス要求は、データがマイニングされます。
- MRO インベントリをガイドとして使用します。
- 主要なプレーヤーを教育することで、ヘルプとサポートを得る。
- すべての機器を追跡し、慎重に判断します。
- プログラムのテスト実行用の機器を選択します。
- システムをパーツに分解して、システムに関する情報をまとめる。
予知保全は多くのことに依存しますが、最も重要なことの XNUMX つは、新しいテクノロジと適切なソフトウェアを使用することです。 特に、IoT、AI、および統合システムにより、相互に接続されていないアセットとシステムが相互に対話し、それらの作業を調整し、共有されたデータ分析の結果に基づいて行動することが可能になります。 データ収集は、予知保全センサー、工場制御、エンタープライズ システム (EAM ソフトウェアや ERP ソフトウェアなど) を利用して行われます。
問題領域は、情報を見て分析することによって発見されます。 その目的のために作られたセンサーを使用すると、オイル分析、振動分析、赤外線画像、設備観察などの予知保全を行うことができます。
予知保全ソフトウェア
強力な機器監視ツールとデータ分析を使用して、予知保全ソフトウェアは資産のパフォーマンスを分析し、いつ故障するかを予測します。 この情報を使用して、企業は予防保守計画を立てることができ、計画外のダウンタイムを削減できます。 予知保全ソフトウェアは、機器が壊れるまで待って修理するのではなく、機器に問題の可能性がある最初の兆候でメンテナンスを設定することにより、メンテナンス プロセスを自動化します。
予知維持 このソフトウェアは、すでに使用されているマシンを調べて、いつ、どのくらいのメンテナンスを行うべきかを正確に知らせます。 その目標は、機械が故障するまで待つのではなく、定期的なメンテナンス チェックを受けられるようにすることです。 これにより、会社はシャットダウン中に問題を迅速に修正する必要がなくなります。
保守計画用に作成されたソフトウェアは、機器の状態とパフォーマンスを経時的に追跡し、故障の計画と修理を可能にします。
予知保全ソフトウェアは、マシンに取り付けられたセンサーとゲージを使用して、振動の頻度、音量、動作温度などを追跡および記録します。 次に、ソフトウェアは分析を使用して予防保守を行い、問題を修正する必要があるかどうかを判断します。 予知保全ソフトウェアは、機械の一部が故障する最初の兆候を見つけることで、企業が事後的な保全を回避できるようにします。 以下は、最適な予知保全プログラムのリストです。
＃1。 シーメンスのマインドスフィア
Siemens MindSphere は、オープンでクラウドで実行される IoT オペレーティング システムです。 数十億台のスマート デバイスのネットワークから膨大な量のデータを収集して分析することで、デジタル世界と物理世界を結び付けます。 MindSphere には強力な産業用アプリとデジタル サービスもあり、ダウンタイムを短縮し、生産を増やし、資産をより有効に活用することで、より多くのリソースを解放できます。
＃2。 GEプレディックス
GE Predix は、高度な資産モデリング、ビッグデータ処理、分析、およびアプリケーションを組み合わせて、将来の製造業務の技術的バックボーンを構築する産業用モノのインターネット (IoT) プラットフォームです。 GE Predix を使用すると、新しいアイデアをすばやく思いつき、資産のパフォーマンスを改善し、賢明に投資し、戦略的な方法で将来を計画することができます。
＃3。 プレセンソ
ルールベースのレガシー システムは、リアクティブで計算能力が限られているため、生産のダウンタイムを制限することはできません。 これにより、製造業者と工場の運営者は毎年数百万ドルの費用を負担しています。 Presenso はクラウドベースのソフトウェア ソリューションであり、AI を使用してリアルタイムで予測的な資産管理を行った最初のソリューションの XNUMX つです。 Presenso は、これまでにない深いセマンティック インサイトとオペレーショナル インテリジェンスを提供することで、アウトプットと収入を増やします。
予知保全技術
センサーは、状態監視のためのツールと方法の一般的な部分であり、データを収集して CMMS プログラムに送信するには、資産にインストールする必要があります。 このプログラムは、リアルタイム センサーからのデータ、履歴データ、および予測アルゴリズムを組み合わせて、メンテナンス チームに予想される全体像を提供します。
予防保全にはセンサーデータが欠かせません。 IoT 機械にセンサーを入れることで、温度、振動、圧力、音などを監視できます。 メンテナンス プランを最大限に活用するには、適切なテクノロジと PdM メソッドを選択してください。 予知保全の手法は次のとおりです。
＃1。 音響解析のモニタリング
この方法では、機械が発する騒音の周波数を聞いて、技術的な問題を見つけ、その原因を突き止めます。 私たちはそれらを聞くことはできませんが、ほとんどの機械はまだ音を出しています. メンテナンス担当者は、音響センサーを使用することで、損傷が発生する前に回転ギアの摩耗や破損を見つけることができます。 メンテナンスを行うチームは、音響技術を使用して、壊れた機械から漏れるガス、液体、または真空のシューという音やピンという音を聞くことができます。
＃2。 モーター回路の解析
モーター回路解析では、電子署名解析 (ESA) を使用して、電気モーターの問題を発生前に予測します。 電子署名分析では、モーターの供給電圧と動作電流を調べて、何が問題なのかを突き止めます。
＃3。 振動の解析
振動モニタリングは、恒久的に取り付けられたセンサーまたはポータブル アナライザーのいずれかで実行できる予防保守の一種です。 このタイプの予防保守は、高速回転装置でよく使用されます。 しかし、振動解析では、位置ずれ、シャフトの曲がり、部品のバランスの悪さ、機械部品の緩み、モーターの問題などの問題を見つけることができます。
＃4。 Pdm オイル分析
オイル分析は、うまく機能する PdM のもう XNUMX つの非侵襲的な方法です。 オイルサンプルは、機械の摩耗部品を探すために使用されます。 また、オイルサンプルの量とサイズを調べて、機械の動作を把握します。
機械学習による予知保全
予知維持 機械学習の予測維持を利用して、データのサンプル セットまたは独自のデータを使用して、データを自動的に処理できるようになりました。 追加された ML モデルは、機器がいつ故障するかを予測し、それを修正する方法を提案できます。 予知維持 機械学習 (ML) モデルとターボファン劣化のシミュレーションからのデータを使用して、機械がいつ故障するかを把握できます。
このアドバイスを使用して、機器の故障の可能性を自動的に発見し、次のステップを提案することができます。 セットアップは簡単で、サンプル データセットが付属していますが、コードを簡単に変更して他の種類のデータを操作することもできます。 機械学習を使用して予知保全を行う主な方法は XNUMX つあります。
＃1。 分類アプローチ
この方法を機械学習の予知保全で使用すると、次の n ステップが機能するかどうかを予測できます。 また、他のステップが失敗する可能性があるかどうかも知らせてくれます。
＃2。 回帰の方法
この方法を使用すると、システムがいつ故障するかを予測できます。 この考え方は、Useful Life Left Over (RUL) の背後にある考え方に似ています。 回帰では、失敗を予測するために分類よりも多くのデータが必要ですが、より多くの情報が得られます。 現在、機械学習ベースの予知保全は、システム障害を検出して防止するために利用されています。
予知保全と予防保全
予測保守と予防保守では、予防保守は定期的にスケジュールされますが、常にではありません。 一方、予知保全は、資産の状態に基づいて必要なときにのみスケジュールされます。
故障の可能性を減らし、故障が発生した場合の深刻度を軽減するために、マシンの予防保守が計画および実行されます。 これらの定期的なタスクは、マシンが正常に動作しているかどうかに関係なく実行する必要があります。
予知保全は、予防保全とは異なり、データやスケジュールではなく資産のパフォーマンスに基づいています。 同じ調査で、米国エネルギー省は事後保守よりも 25 ～ 30% 節約できると主張しています。
ただし、予知保全マネージャーは、資産の使用方法と現在の状態を考慮して、保守をいつ実行するかを決定します。 以下は、より予測的なメンテナンスと予防的なメンテナンスです。
- 予防保全はいつでも行うことができますが、予知保全は情報収集から始める必要があります。
- 予知保全と予防保全では、予防保全中は点検や定期点検のために機械の電源を切る必要がありますが、予知保全は稼働中に行うことができます。
- 予防保守の場合、企業は事前に交換部品を購入して在庫を整理する必要がありますが、予測保守の場合は、システムが実際に必要とする部品のみを購入する必要があります。
予知保全にはどのような種類がありますか?
予知保全は、次のようないくつかの異なるグループに分類できます。
＃1。 振動の解析
このタイプの予防保守では、センサーを使用して機械の振動を追跡し、問題があることを意味する可能性のある変化を見つけます。 振動解析を使用して、機器の摩耗、ずれ、傾きを見つけることができます。
＃2。 赤外線評価
このメンテナンスには、問題がないか機器の温度を監視することが含まれます。 温度変化は一般的に問題の最初の兆候であるため、企業は赤外線画像を使用して資産を監視できます。
＃3。 音の分析
この予防保守の方法には、機器や資産の音量の変化を聞くことが含まれます。 予知保全に使用される超音波センサーは、作業員には聞こえない小さな音の変化を感知できます。 これは、機器を修正する必要があることを示している可能性があります。 スタンドアロンおよび組み合わせた予知保全ソリューションを使用して、マシンの健全性を把握できます。 企業はこの情報を使用して、資産の状態を把握し、修正が必要かどうかを判断できます。
予知保全の長所と短所
予知保全のメリットとデメリットは次のとおりです。
予知分析はコスト削減に役立つため、製造部門でますます使用されるようになっています (Immerman、「製造における予知保全の効果」)。 予知保全には他にも多くの利点がありますが、資産管理者が目標を達成し、利益と稼働時間など、しばしば相反するものの間でより良いバランスを見つけるのを支援することで、保全部門とビジネス全体を変えることもできます。
PdM の最大の問題の XNUMX つは、スケジュールを評価して配置するのに長い時間がかかることです。 予知保全は、機器の使用方法と分析 (またはデータ) の理解方法の両方について、多くのトレーニングを必要とする難しいタスクです。
状態監視請負業者は、作業を行い、それが建物にとって何を意味するかを理解する専門家です。 ただし、多くの企業は、代わりに現在の従業員に予測分析について教えることを選択しています。 予知保全には、メンテナンスのためのツールやシステムに費やす費用と、それらの使用方法を従業員にトレーニングするための費用が必要です。 クラウド コンピューティングが登場して以来、このコストは徐々に下がりました。
たとえば、予知保全とは何ですか?
予測分析では、資産を常にチェックできるため、資産ごとに分析計画を立てるための情報が得られます。 この方法は、資産の耐用年数を延ばしながら、毎年の維持費を削減するのに役立ちます。
予知保全の XNUMX つのタイプとは?
次のとおりです。
- 修正メンテナンス。
- 予防保守。
- メンテナンスはリスクに基づいています。
- コンディションベースのメンテナンス。
- 所定のメンテナンス。
業界における予知保全とは?
予知保全 (PdM) は、将来どのような修理が必要になるかを把握することで、緊急修理やダウンタイムにかかる費用を節約する方法です。 デバイスに接続し、デバイスが送信するデータを調べると、デバイスが機能していない理由を理解するのに役立ちます。 予測分析では、状態監視技術を使用して、構造物または機器が使用中にどの程度機能しているかを監視します。
メンテナンス中の PM と CM とは何ですか?
是正保守 (CM) は、技術者が問題を修正し、壊れた工具や機械を正常な状態に戻すために行うことです。 一方、事後保全タスクは、その場で計画または実行できます。 予知保全タスクは、予期しない故障を防ぐことに重点を置いています。 すべての資産とマシンは、定期的な予防保守 (PM) を受けて、予期しない機器の故障による費用のかかる計画外のダウンタイムを回避する必要があります。
5つのメンテナンス戦略とは?
メンテナンスには主に XNUMX つの方法があり、それぞれに長所と短所があります。計画 (または予防)、事後対応、予測、状態ベース、信頼性ベースです。
まとめ
予知保全を使用すると、予防保全に多額の費用を負担することなく、修理をできるだけ少なくすることができます。 これにより、予定外のリアクティブ メンテナンスが発生しなくなります。 状態監視を行うための最良の方法を見つけるには、機器を作った人や状態監視の専門家と話をするのが最善です。
関連記事
- 予測分析: 概要、例、ツール、および重要性
- 予測分析：定義、例、および利点
- リスク管理とは何ですか？ 構造、重要性、分析
- 予測分析と処方分析、説明!!! （+詳細ガイド）
- 予測分析ツールとソフトウェア：ベスト15以上のツール
- WORK MANAGEMENT SYSTEM WMS: 定義と仕組み
- 仕事のパフォーマンス: パフォーマンスとレビューを改善するための 15 以上のベストな方法。
参考文献
