保守の最適化が安全性と信頼性をどのように向上させるか

従来、ほとんどの組織は保守を資産管理に必要なコストと見なしていました。今日では、コンピュータ化された保守管理システム（CMMS）プラットフォーム、モノのインターネット（IoT）センサー、人工知能（AI）などの新しい技術やツールによって、より迅速にデータを収集することが可能になっています。また、これまで以上に大量のデータをサポートできるようになり、より高速なデータ分析が可能になります。この変化により、保守の最適化に時間とリソースを投資する意欲のある企業にとって、戦略は潜在的な差別化要因となっています。

現代の保守最適化戦略は様々ですが、一般的には、予防保全、予知保全、状態に基づく保全（CBM）、是正保全、および事後対応型保全の各要素を組み合わせています。

各保守作業を同じように扱うのではなく、保守の最適化により、保守チームは保守活動を計画する際に、資産の重要度、故障率、稼働状態、過去のパフォーマンスなどの要素を考慮に入れることができます。

また、保守の最適化により、チームはどの資産や故障モードが最大のリスクをもたらすかを特定できるようになるため、組織はプロセスや稼働環境の安全性を高めることができます。リアルタイムのCBMを活用することで、チームは問題を早期に検知し、危険な設備故障につながる前に是正措置を講じることが可能になります。

保守の最適化と信頼性中心保全（RCM）は密接に関連した概念です。人々はしばしばこの用語を同じ意味で使用しますが、両者は補完的な慣行です。

RCMとは、資産が継続的に機能し続けるために必要な保守を決定するための、体系的な手法です。また、多くの場合、設計、製造プロセス、または製品における潜在的な故障を特定するための体系的なフレームワークである故障モード影響解析（FMEA） も組み込まれています。

保守の最適化にはRCMが含まれることが多いですが、他の分析手法を適用して正しい保守間隔、リソースの配分、コストを決定します。

保守最適化の普遍的なプロセスは存在しませんが、組織は通常これら7つのステップに従い、自らのニーズに合わせて適応しています。

保守プロセスを最適化する最初のステップは、どの資産が組織にとって最も重要かを理解することです。このプロセスは、資産の重要度アセスメントと呼ばれます。

資産の重要性試験において、保守チームはコア・ビジネスのプロセスを混乱させたり、労働者の安全を脅かしたり、環境や規制基準を脅かす可能性のある資産の故障を特定します。これらの資産は「重要資産」として指定され、組織の資産階層において最優先順位が与えられます。

次に、組織は「重要」と分類された資産がどのような状況で故障しやすいか、また故障した場合にどのような影響が生じるかを検討します。す。この段階では通常、RCMやFMEAを活用し、保守チームが潜在的な故障モードを特定できるよう支援します。

過去の 作業指示記録や保守データは、繰り返される故障のさらなる証拠を提供し、チームがパターンを特定するのに役立ちます。このステップの目的は、資産の状態、故障率、結果、介入の関係をより深く理解することです。

次に、組織は現在使用している保守戦略をレビューし、ギャップと改善の余地がある領域を特定します。

たとえば、予防保守は一部の資産に適していますが、他の資産には予知保全や CBM の方が効果的です。リスクの低い資産の中には、コスト削減のために計画的な事後対応型保全や「故障するまで稼働させる」戦略が適しているものもあります。

信頼性の高い保全データは、保全の最適化にとって極めて重要です。

多くの現代の組織は、作業指示書、労働力、スペアパーツ、設備の故障、完了した保守タスクに関するデータを収集するために、コンピューター化された保守管理システム（CMMS）に依存しています。IoT（モノのインターネット）センサー・システムは、温度、振動、圧力、電気特性、その他の設備状態の指標に関する貴重なデータを提供できます。時間の経過とともに、この情報により保守スケジュールが改良され、事前保守の機会が特定できるようになります。

組織が資産階層を作成し、十分な保守データを収集すると、既存の保守間隔とタスクが適切かどうか、または改善が必要かを評価できます。

一部の組織では、オペレーションズ・リサーチ、線形計画法、二次計画法、その他の最適化モデルなど、高度な手法を用いて、最適な保守間隔やリソース配分を決定しています。一方、これほど高度な手法を必要とせず、作業指示書の履歴を単純に分析して判断を下す組織もあります。

このステップでは、保守チームはステップ5の新しい保守スケジュールと作業指示を実施します。

現代の保守業務では、定期的な作業指示書の作成、保守タスクの割り当て、完了した作業の記録などに、CMMSが活用されることがよくあります。この段階では、保守技術者は、新しいプロセスを効果的に実施するために必要な研修、指導、またはツールも提供されるべきです。

保守最適化を継続的なプロセスとして捉え、平均故障間隔（MTBF）や計画外のダウンタイムなどのパフォーマンス指標（KPI）を追跡しましょう。

運用環境や環境条件は時間の経過とともに変化し、設備の性能に影響を与える新たな傾向や生産要件が生じることがあります。組織は、資産データを定期的に見直し、新たな知見に基づいて保守戦略を調整する必要があります。

保守の最適化には多くのメリットがあります。ここでは、最も一般的なユースケースをいくつかご紹介します。

• 安全な作業環境: 保守最適化は、劣化を防ぎ、設備の壊滅的な故障の可能性を減らすことで、技術者や機械オペレーターの安全な作業環境を作り出します。設備の劣化は、機械的故障や電気的故障から漏れ、火災、制御不能なエネルギー放出に至るまで、さまざまな危険を引き起こす可能性があります。保守の最適化により、チームは重大な故障モードを早期に特定し、それらに対処するための保守活動の優先順位を付けることができます。
• 設備信頼性の向上: 保守の最適化により、チームはビジネスプロセスにとって最も重要とされる故障モードに的を絞った対応が可能となり、設備の信頼性が向上します。最適化された保守プログラムでは、信頼性工学の原則を適用して、どの保守活動が故障の発生確率や影響を低減できるかを特定し、それに応じて保守の取り組みを集中させます。
• 予期せぬダウンタイムの削減:予期せぬダウンタイムはコストがかかります。MaxGripの最近のレポートによると、産業メーカーは年間500億米ドルを費やしており、平均時間当たりのコストは約26万米ドルでsu。保守の最適化では、予知保全やCBMを活用し、設備の劣化を早期に警告することでダウンタイムを削減し、保守チームが故障が発生する前に介入する機会を提供します。
• 保守コストの削減：保守の最適化により、最も価値の高い資産と活動にリソースを集中させることで、コストを削減できます。 例えば、保守チームが故障するまで安全に動作できる設備を特定し、予知保全や状態に基づく保守を適用して、故障につながる前に問題に対処するのに役立ちます。
• リソースのより効率的な利用：保守の最適化により、チームはコスト、リスク、ビジネスの優先順位に基づいてリソースを割り当てることができるため、低リスクの設備ではなく、重要な資産に多くの時間を集中させることができます。リソースをより効率的に使用することで、増員をすることなく、アップタイムと運用効率の両方が向上します。

保守の最適化は多くの業種・業務に及びますが、具体的な目的や手法はユースケースによって異なります。ここでは、一般的なユースケースをいくつかご紹介します。

• 製造：メーカーは、コア・ビジネスのプロセスの中断を最小限に抑え、生産設備の信頼性を向上させるために、保守の最適化を活用しています。IoT（モノのインターネット）センサーは振動、温度、その他の稼働条件の変化を監視し、CMMSは保守データを作業指示書やスケジュールにリンクさせることができます。メーカーは、RCMとFMEAを使用して重要な生産資産を特定し、予知保全または予防保全を適用して設備の故障の可能性を減らします。
• エネルギー・公益事業：エネルギー・公益事業会社は、大規模で多くの場合高価な重要資産に依存しており、その故障は従業員の安全性やサービスの継続性に影響を与える可能性があります。保守の最適化により、運用担当者は、タービン、変圧器、ポンプ、変電所、その他の重要インフラについて、その状態や故障による影響に基づいて、保守の優先順位を決定することができます。
• 輸送：航空、鉄道運営会社、車両管理者は、輸送ネットワークのスムーズな稼働を維持し、サービスの中断を回避するために、信頼性・安全性・コストのバランスを取る必要があります。保守の最適化により、過去の故障データ、検査、状況監視を使用して、コンポーネントの検査、修理、交換のタイミングを決定します。例えば、航空業界では、保守チームは信頼性データとFMEAを使用して重大な故障モードを特定し、予防保守の間隔を最適化しています。
• 医療： 病院やその他の医療施設は、画像診断装置、人工呼吸器、滅菌装置、エレベーター、非常用電源システムなど、高度な医療機器やビルシステムの稼働状況に依存しています。保守の最適化により、現代の医療施設は重要な資産を優先して予防保全を行い、重要度の低い機器に対しては、負荷の少ない事後対応型の戦略を適用できるようになります。
• 石油・ガス：石油およびガス施設は、ポンプ、コンプレッサー、パイプライン、バルブ、電気システム、設備の複雑なネットワークに依存しています。保守最適化戦略は、RCM、状況監視、検査データ、CMMSレコードを組み合わせて、プロアクティブな介入が必要な資産を特定して優先順位を付けます。このアプローチは、設備の故障の可能性を減らし、安全性とコンプライアンスを向上させ、環境リスクを最小限に抑えるのに役立ちます。