処方保全とは

相互接続された大型産業設備がビジネス・プロセスの中核となるさまざまな業界で広く使用されています。

より多くの企業が旧式な事後保全戦略から、より現代的な先回り保全戦略へと移行する中で、 処方的分析は市場で最も洗練されたソリューションの一つとして台頭しています。多くの先進的な組織は、予測戦略と併用して処方的戦略を展開し、後者は問題を特定し、前者は解決策を提案します。

スマート・センサーと企業資産管理（EAM）プラットフォームを活用することで、現代の組織はこれまで以上に多くの設備に関する情報を収集できるようになります。処方保全は、そのデータを活用し、機器の故障や予期せぬダウンタイムが発生する前に問題を解決するための保全作業を推奨するのに役立ちます。

予知保全（PdM） は、運用データとリアルタイムの状況監視（CM）を使用して、設備が故障しそうな時期を予測する保全計画です。処方保全では、この手法をさらに一歩進めて、技術者が問題解決のために実行できる特定の保全作業を推奨し、その推奨事項の財務的および運用上の緊急性も評価できます。

処方保全は、その中核機能である予知保全に依存しており、設備の劣化や故障につながる前に保全上の問題を解決するためのデータ駆動型の推奨事項を提供します。

組織が設備管理戦略の一環としてIoT技術と高度な分析をますます活用するようになるに伴い、処方的および予測的なソリューションに対する需要が高まっています。最近の報告によると、処方的分析および予測分析ソリューションの世界市場規模は2024年に254億米ドルに達し、2032年までに1,561億4,000万米ドルに成長すると予測されています。

すべての処方保全（RxM）戦略は、IoTセンサーからのデータ収集、処方的および予測的手法を使用したデータ分析、タスク自動化を含む5段階のプロセスに従います。

ここでは、各段階について詳しく見ていきます。

石油やガスのポンプ、タービン、変圧器などの最新の産業設備には、設備の稼働状況に関するデータをリアルタイムで収集する数千ものIoTセンサーが搭載されています。これらのセンサーによって収集されるデータには、通常、温度、振動、エネルギー消費量、流量などの極めて重要な変数が含まれます。

その後、このデータは状況監視（CM）プラットフォーム、クラウド環境、またはエッジコンピューティング・システムに送信され、さらに分析されます。この段階では、処方的プラットフォームは設備の稼働状況に関する履歴データもインポートし、現在の状況と比較します。

組織は、監視する設備ごとに基準となる性能期待値を設定し、理想的な条件下で通常の運用プロファイルを確立する必要があります。基準がなければ、処方保全システムは異常を検知したり、進行中の障害モードを示す可能性のあるパターンを特定したりすることができません。

処方的分析ワークフローの第2段階では、予測分析や統計アルゴリズムを適用し、故障が起こる前に予測します。システムは、性能の基準と第1段階で収集されたデータに基づいて、特定の設備が故障しそうな時期を予測できるようになりました。

例えば、車両のエンジンに関するデータを収集して分析した予測モデルでは、そのエンジンが6週間以内に故障する可能性が99%であると判断できるかもしれません。この情報は、過去の運用データと比較して検出された振動の増加に基づいています。

第2段階では、従来の予知保全戦略とシステムが終了し、生成された情報に基づいて技術者が対応できるようになります。

処方保全では、第1段階と第2段階の予測手法によって収集された知見に基づいて、追加のインテリジェンス層が導入されます。第3段階では、処方型システムは潜在的な対応を評価し、考慮するようにプログラムされている変数に基づいて対応策を推奨できます。

例えば、処方型システムが第2段階でベアリングがすぐに故障する可能性があることを学習した場合、次の対応のいずれかを推奨する場合があります。

• 特定の期間内にベアリングを交換する。
• 故障したベアリングに対応するように動作パラメーターを調整する。
• 保全作業に対応するために、動作速度を低下させる。
• 計画外ダウンタイムを避けるために、予定されている整備期間中に保全をスケジュールする。
• 潤滑を増やす。

組織によっては、保全および稼働状況データに加えて、資本計画、部品在庫、作業スケジュールなど、企業の他の部分からのデータを追加して、処方型システムがそれらを考慮できるようにしています。

ほとんどの現代的な処方保全戦略は、コンピューター化保全管理システム（CMMS）を使ってワークフローを自動化および強化しています。ほｚえｎ適切に統合された最新のCMMSは、処方保全活動の記録システムおよび実行層の両方として機能し、RxMにおいて極めて重要な役割を果たします。

CMMSは記録システムとしてすべての保全活動における、ビジネス情報の信頼できる情報源として機能します。CMMSは、規定された保全作業を実行するツールとして、作業指示書の作成、交換部品の発注、保全スケジュールの更新といった手作業を自動化するように設定できます。

CMMSを処方保全戦略に統合することで、保全活動を簡素化し、手作業への依存を減らし、実行を改善することができます。

処方保全ワークフローの最終段階は現在進行中です。継続学習とは、AIの訓練手法の一つで、モデルが既に学習した内容を保持しながら、新しいタスクに向けて順次訓練を行うものです。CMMSが作業指示書を作成し、保全チームがそれを実行するにつれて、機械学習アルゴリズムは、完了した各保全作業の結果から継続的に学習していきます。

最終的に、処方型学習システムが十分な情報を収集すると、どの介入が設備の故障を防ぎ、どの介入が推奨できなかったかについての知見を得ることができます。これらの知見は運用レベルで価値を発揮し、システムの将来の推奨事項と、技術者による基準の設定および管理方法の両方に役立ちます。

組織が処方保全戦略を採用するのは、設備保全の運用段階と実行段階を超えたメリットが得られるからです。効果的に実施すれば、処方保全は組織全体に影響を与え、従業員の安全性の向上、設備投資計画の効率化、そして全体的な生産性の向上につながります。

• 予期せぬダウンタイムの減少： 予期せぬダウンタイムは、工業部門で最もコストがかかる運用中断の原因の一つです。最近のレポートによると、計画外ダウンタイムは製造業者に年間推定500億米ドルの損害をもたらし、1時間あたりの平均コストは約26万米ドルです。処方保全は、故障を予測し、それを未然に防ぐための是正措置を推奨することで、機械や設備のダウンタイムを大幅に削減します。

• 運用効率の向上：処方保全は、組織が設備の状態や稼働状況だけでなく、リスクや事業への影響に基づいて保全活動の優先順位付けを行うのに役立ちます。資本計画の観点から保全を捉えることで、処方型戦略は、特定の設備の健全性だけでなく、運用に影響を与える保全作業を明らかにするのことができます。

• 緊急修理の減少：緊急保全は、重要な設備が故障した際に行われる 事後保全の一種で、予期せぬダウンタイムを生じさせない場合でも問題となります。緊急修理は、残業や速達部品の出荷によりコストが増加することが多く、作業員に危険な状態をもたらす可能性があります。処方保全により、問題が拡大する前に対処する計画的な介入が可能になり、緊急修理の可能性が軽減されます。

• 資産ライフサイクル管理の強化：資産ライフサイクル管理（ALM）とは、組織が設備をライフサイクル全体を通して円滑に運用し続けるために依拠するプロセスです。処方保全により、設備の健全性と将来の稼働状況をリアルタイムで可視化できるため、ALMが改善されます。CMMSと統合することで、処方保全戦略は、計画、設置、運用、廃棄を含むライフサイクルのあらゆる段階で、より多くの情報を基に設備について決定を下すのに役立ちます。

• 信頼性の向上：処方保全戦略により、組織が故障モードを早期に特定し、機器の故障に至る前に対処できるようになります。この手法は、短期的には壊滅的な故障の可能性を低減し、長期的には設備やプロセスの信頼性を向上させます。

• 作業員の安全性の向上：設備の故障は、特に重量のある設備を扱う工業環境において、重大な安全上のリスクをもたらします。処方保全は、進行中の問題が危険な事象になる前に特定できるよう組織を支援し、職場の安全事故の可能性を低減します。

• 持続可能性の向上： 企業レベルでサステナビリティーの取り組みがより一般的になる中で、処方保全は組織が目標を達成するための効果的な手段として浮上しています。適切に保全された設備はエネルギー消費量が減り、排出量と廃棄物が減り、必要な交換部品が少なくなります。また、何千ものIoTセンサーから継続的にデータを収集して分析することで、組織は設備がどのように性能を発揮するか、どの保全作業がより持続可能に役立つかについての貴重な知見を得ることができます。

処方保全は、製造、石油・ガス、鉱業など、すべての設備集約型産業で使用されています。ここでは、これらの業界や他の業界が設備の信頼性を高め、コストを削減し、労働者の安全性を向上させるために処方保全をどのように利用しているかを見てみましょう。

製造業では、主に生産設備、ロボット、大型組立システムの監視に、処方保全が用いられます。

最新のAI搭載プラットフォームは、振動、温度、液位、その他の主要業績指標（KPI）を分析し、設備の不具合が故障につながる前にそれを特定します。

製造業における処方保全の一般的な用途には、次のようなものがあります。

• コンピューター数値制御（CNC）マシン
• 産業用ロボット
• コンベア・システム
• 包装設備
• コンプレッサー

石油およびガス施設は、コア・ビジネス・プロセスを中断することなく（そして要求の厳しい環境で）稼働する大規模で複雑な設備に依存しています。

処方保全は、ポンプ、コンプレッサー、パイプライン、タービンのような極めて重要な幅広い構成要素の監視と保全に役立ち、ダウンタイムを最小限に抑えます。

処方保全は、石油・ガス部門の労働者の安全性向上にも寄与します。重機の故障は、怪我や死亡事故を引き起こすおそれがあります。高度な分析により、危険な状態につながる前に、クレーン、ポンプ、石油掘削装置の問題を特定して修復できます。

採掘設備は極端な条件下で運用されることが多く、摩耗や損傷が進み、劣化につながる可能性があります。

完全に統合されたCMMSによる処方保全により、保全技術者は、中核的な操業にとって極めて重要な各種重機の運用状況と稼働状況を監視できます。

• 運搬トラック
• 破砕機
• コンベア
• 掘削機
• 加工設備

リアルタイム分析ツールを使用すると、保全チームは環境や状況が設備にどのような影響を与えているかを正確に把握し、生産が中断される前に問題に対処できます。

輸送および物流業界は、人や商品を長距離輸送する大型車両群の整備に、主に処方保全を利用しています。

IoTセンサーを搭載した車両は、情報源でデータを収集し、CMMSまたはクラウドでさらに分析します。輸送および物流業界における処方保全用途には、次のものがあります。

• 商用トラック輸送車両
• 鉄道網
• 航空機
• 海上船舶

現代の病院は、患者ケアをサポートし、プロセスを簡素化するために、大規模で複雑な設備を利用しています。環境の重要性とシステムの相互接続性を考慮すると、これらの設備は高い信頼性を備えていなければなりません。

病院の現場では、処方保全はさまざまなシステムをサポートします。

• MRI装置
• CTスキャナー
• 人工呼吸器
• ラボ設備
• インフラストラクチャー・システムの構築

医療向け処方保全システムは、設備のアップタイム、患者の安全、規制遵守を向上させます。

AI、IoT技術、MLアプリケーションが進歩し続ける中、処方保全は、最新の保全プログラムの基盤となる要素になろうとしています。将来のシステムでは、ますます高度化するアルゴリズム、より大規模なデータ・セット、さらには強力な予測モデルが統合され、正確な推奨事項が提供されるようになるでしょう。

処方保全と予知保全、CMMSプラットフォーム、高度なEAMシステムを組み合わせることができる組織は、方保全を予知保全、CMMSプラットフォーム、および高度なEAMシステムと組み合わせることができる組織は、これらの技術の成熟に伴い、その恩恵を最も享受しやすい立場にあります。ある意味で、処方保全は保全管理における新時代を切り開くものであり、これをより効果的に活用できる組織は、時代遅れの事後対応型の手法を、より効率的で自動化された、予防的な手法に置き換えることができます。

しかし、処方保全の未来にも課題が生じるでしょう。処方的分析システムと予測分析システムは、受け取るデータの質に左右されますが、多くの組織は依然として、以下のようなデータに関するさまざまな問題に苦慮しています。

• 保全履歴および障害記録が不完全、または欠落している
• 作業指示書の文書化が不十分
• 一貫性のない設備命名規則
• 分断された運用データ

処方保全を良質なデータという強力な基盤の上に構築すれば、組織はすべての保全プロセスでデータ主導のインテリジェンスを活用し、設備のライフサイクルを延ばし、生産性を向上させることができます。しかし、基礎となるデータが不十分であれば、最先端の予測型および処方型プラットフォームであっても、軌道に乗ることはできません。