状態監視 (CM) は、リアルタイムのデータ収集に基づいて資産/システムの健全性を監視し、障害や異常を検出する予知保全アプローチです。状態監視を利用する組織は、重要な資産が故障する前に潜在的な問題を特定するアプローチを使用し、計画外のダウンタイムを最小限に抑え、資産の寿命を最大化します。
通常、監視プロセスには、保守部門が追跡したい資産に設置されたさまざまなハイテク センサーや機器からの継続的なデータ収集が含まれます。センサーは、振動レベル、温度、圧力、音などのパラメーターを含むさまざまな診断を提供できます。
保守担当者は、データを取得したら、利用可能な無数の技術やソフトウェア ツールの 1 つ (またはいくつか) を使用して、データを分析および解釈できます。状態監視データの最も一般的な用途は、次の 2 つです。
- 傾向監視。傾向監視では、継続的な測定とデータ分析を使用して、資産の劣化を示す傾向を特定します。より具体的には、組織は、機器の健全性を示す最良の指標を決定し、その指標を使用して資産性能の傾向を評価し、最終的に資産が限界を超えて劣化する時期を予測する。 傾向監視は、エンジンのパフォーマンスを追跡するために頻繁に使用されます。
- コンディションチェック。トレンドモニタリングとは異なり、コンディションチェックは稼働中の資産の定期的な測定に依存しています。 次に、メンテナンス部門はそのデータを使用して資産の現在の状態を評価します。 オイルサイトグラスを使用して機械の潤滑剤の品質をチェックすることは、状態チェックの一例です。
状態監視データの使用方法に関係なく、潜在的な問題が発生したときにアラートや通知を生成するようにデータ分析ツールをプログラムできます。アラートは、障害に対処するために必要なメンテナンス チームまたは技術者をトリガーします。
状態監視技術は、回転機器 (ギアボックス、遠心分離機、レシプロ機械など) を維持するために最も一般的に使用されます。これらは、特に製造、発電、輸送など、機械や装置が日常業務に不可欠な業界において、組織がメンテナンス業務を最適化するのに役立ちます。
これらの業界では、たとえ小さな故障であっても、重大な経済的損失や生産性の低下を引き起こす可能性があります。たとえば、製造工場では、機械の故障により、生産の遅延、納期の遅れ、法規制順守の違反、コストの増加が生じる可能性があります。運輸業界では、航空機エンジンの故障は、フライトのキャンセル、収益の損失、さらには安全上の懸念につながる可能性があります。
最終的に、状態監視は、メンテナンス チームがメンテナンスに対してより積極的なアプローチをとり、企業のコストを節約し、運用効率を最大化するのに役立ちます。
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状態監視プログラムの実装は、3 つの主要な手順を含む比較的簡単なプロセスです。
CM プログラムを実装するための最初のステップは、できるだけ多くの資産データを収集することです。これには、履歴データ (つまり、メンテナンス履歴) および製造業者および/または規制当局からの文書が含まれる必要があります。
センサーはあらゆる状態監視プログラムの原動力であるため、プログラムを実装するための最初のステップは、必要なデータを収集するセンサーをインストールすることです。資産が異なれば、必要なセンサーの種類やセンサーの設置方法も異なるため、すべての重要な資産のニーズを必ず考慮してください。
すべての状態監視センサーを設置するとすぐに、振動と位置、ローター速度、温度測定、動作プロセス センサーなどの機械の健全性データの収集が開始されます。このデータにより、資産のベースライン測定を確立し、機器の正常な状態と正常でない状態を解読することができます。
メンテナンス部門が機械の状態監視ソフトウェアをインストールしたと仮定すると、メンテナンス・データ・コレクターを割り当て、センサ・データを継続的に監視・分析して、資産の健全性を評価し、潜在的な機械の故障を予測します。
組織やメンテナンス チームは、さまざまな技術やツールを使用して状態監視プログラムを実装できます。一般的なアプローチには以下が含まれます。
電磁監視
電磁モニタリングは磁場の歪みと渦電流の変化を測定し、腐食、亀裂、弱点、その他の欠陥を特定します。技術者は、資産の表面壁と配管に磁場を適用して、表面の材料と特徴の欠陥を特定します。
赤外線サーモグラフィー
赤外線サーモグラフィーは、熱画像を使用して過熱やその他の温度関連の問題を検出する非破壊検査の一種です。熱画像カメラを使用して、物体/表面から放射される赤外線を捕捉し、視覚画像 (またはサーモグラム) に変換します。組織は主に、モーターの監視、ベアリングの検査、ガス、スラッジ、または液体のレベルのチェックにこのタイプの CBM を使用します。
レーザー干渉法
レーザー干渉計は、レーザーで生成された光の波長を利用して、資産の基準波変位からの変化を測定します。メンテナンス技術者は、干渉計を使用して、表面および表面下の材料の腐食や空洞などの欠陥を示す干渉パターンを測定します。
オイル分析
オイル分析は、資産内のオイルの特性（粘度、酸性度など）を評価し、汚染物質や摩耗粉を検出します。 一般的には、装置から潤滑油のサンプルを採取し、それを分析機関に送って分析する。 オイル分析は、エンジン、ギアボックス、油圧システムなどの資産の監視に役立ちます。
振動モニタリング
振動監視 (または振動分析) では、振動センサーを使用して資産内の振動周波数を測定し、問題を示す可能性のある異常を検出します。たとえば、回転資産 (モーターやポンプなど) は、経年劣化とともに振動が激しくなり、より大きくなる傾向があるため、振動の変化を測定することは、資産が故障する前に摩耗や損傷を特定するのに役立ちます。振動データは、ミスアライメント、アンバランス、ベアリングの摩耗や故障、シャフトの曲がり、コンポーネントの緩み、その他の故障を含む幅広い問題を検出するために使用できます。
アコースティックエミッション試験
アコースティックエミッションテストは振動解析の一種ですが、衝撃や亀裂を見つけるためにはるかに高い周波数の音を使用します。音のパターンにより、異常なノイズや振動の存在が明らかになり、問題または差し迫った故障を示す可能性があります。この技術は、モーター、ポンプ、ファンなどの回転機器の故障を検出するのに特に役立ちます。
超音波分析
超音波分析 (超音波検査とも呼ばれる) は、高周波音波を使用して機器の漏れ、亀裂、または欠陥を検出します。接触型（構造物経由）と非接触型（航空機経由）の両方のデータ収集手法を利用して、資産の損耗を判断します。接触法は通常、高周波音を発生させる機械的問題 (潤滑の問題、ギアの損傷、ローター バーの破損など) を検出するために使用されます。非接触方式では、圧縮ガスシステム内の圧力や真空の漏れなど、低周波音が発生しやすい問題を検出できます。
モータ回路解析 (MCA)
モーターテストとしても知られるモーター回路解析では、電圧または電流ベースの評価を使用して、モーター故障の原因となる可能性がある電気的不均衡を発見し、絶縁劣化を測定します。MCAは主に電気モーターの監視に使用されます。
状態監視には、目視検査や性能試験などの他の方法も使用できます。 当然のことながら、各手法には長所と短所があるため、部門にとって最適な選択は、リソース、機器、環境、組織のニーズによって異なります。
状態監視と IIoT は密接に関連する 2 つの概念であり、一緒に使用することで保守管理システムの効率と信頼性を向上させることができます。
状態監視は、センサーやその他のソースからの継続的なデータ収集に依存して、問題を防止または軽減します。一方、産業用モノのインターネットは、相互に接続されたデバイスと機器センサーのネットワークであり、相互に通信したり、クラウドと通信してデータを収集および共有したりします。
状態監視と IIoT を組み合わせて使用すると、より包括的かつ正確な監視が可能になり、メンテナンス タスクや問題についてより効率的にコミュニケーションできるようになります。これにより、インターネットに接続されたスマート資産が通信して診断データを共有できるようになり、システムと資産の即時比較が可能になるだけでなく、チームが本番運用全体についてより多くの情報に基づいた意思決定を下せるようになります。さらに、IIoT により、データの収集と送信、システムの遠隔監視が可能になり、遠隔地や危険な場所にあるシステムに特に役立ちます。
これらの機能は、メンテナンス部門により高度な分析を提供し、複数の機械からのデータを同時に利用できるようにし、通常はメンテナンス技術者（およびそれに伴うコスト）を必要とするプロセスを自動化するのに役立ちます。 最終的に、状態監視システムと IIoT は、組織が主要な資産、プロセス、システムを維持および監視する方法を変革し、保守運用の信頼性、効率性、安全性を向上させることを可能にします。
状態監視の主な利点の 1 つは、保守チームが予防保守管理とマシンの状態監視を実装できることです。機器の故障を引き起こす前に潜在的な問題を特定することで、メンテナンス チームは最も都合の良い時間にメンテナンス作業をスケジュールでき、生産への影響を軽減し、予期せぬシャットダウンによるダウンタイムを最小限に抑えることができます。
状態監視には、従来のメンテナンス手法に比べて、次のような利点が他にもいくつかあります。
状態監視は、システムまたはコンポーネントのパフォーマンスに関するリアルタイムのデータを提供し、メンテナンスの計画とスケジュールを最適化するために使用できます。これにより、実際のシステム パフォーマンスに基づいてメンテナンス アクティビティが必要な場合にのみ実行されるようにしながら、メンテナンス アクティビティの頻度を減らすことができます。
問題を事前に検出して対処することで、状態監視は機器や部品の寿命を延ばし、費用のかかる交換や修理の必要性を減らし、資産のROIを最大化するのに役立ちます。
状態監視は、過剰なエネルギー消費や不必要な磨耗など、システムやコンポーネントの非効率性を特定するのに役立ちます。これらの課題を解決することで業務効率が向上し、コスト削減や生産性向上につながります。
状態監視は、人員や機器に危害を及ぼす前に、コンポーネントの磨耗や損傷などの潜在的な安全上の危険を特定するのに役立ちます。これにより、全体的な安全性が向上し、事故や怪我のリスクが軽減されます。
状態監視は組織の保守管理システムの合理化に非常に役立ちますが (特に IoT 対応の状態監視の場合)、組織が考慮すべき次のような欠点もあります。
コンディション・モニタリング・プログラムを実施するには、通常、センサーやその他のモニタリング機器の設置、データ分析ソフトウェアへの投資、プログラムと機器を管理する人員などが必要となるため、かなりの費用がかかる。 一部の組織、特に小規模な組織では、状態監視プログラムの実行コストが法外に高額になる場合があります。
状態監視は複雑な場合があり、設定と管理には専門的な知識と専門知識が必要です。組織によっては、システムを効果的に運用するための十分な訓練を受けた人材がいない場合があり、そのため、専門の人材や外部コンサルタントを雇う必要がある場合があります。さらに、状態監視システムはハイテク センサーを利用して組織資産の診断を実行します。適切なインフラストラクチャのない古い施設では、大規模な改修が必要になる場合があります。
状態監視システムは大量のデータを生成する可能性があるため、管理と分析が膨大になる場合があります。メンテナンス チームがデータを優先順位付けし、最も重要なデータ ポイントと傾向を特定することは困難な場合があります。