障害が発生する前に問題を修正することと、不要な作業を回避することの適切なバランスを見つけることが、効果的なメンテナンス戦略と非効率的なメンテナンス戦略を分けるポイントとなります。予防型メンテナンス (PM) と予測型メンテナンス (PDM) を理解することは、このような点から重要です。どちらのアプローチも事前対応的な維持管理に重点を置いていますが、スケジューリング、コスト効率、データ使用量の点で大きく異なります。これらはすべて、十分に油が供給されている機械と、故障の瀬戸際にある運用との差を生み出すことにつながり得る要素です。
予防型メンテナンスは、資産の実際の状態に関係なく、事前定義されたスケジュールに従って機器の維持管理を行う構造化されたアプローチです。その目的は、定期的な検査、修理、部品交換を実施して、予期せぬ故障のリスクを軽減することにあります。そのため、何かが故障するまで待つのではなく、予防型メンテナンスにより、時間、使用状況、メーカーの推奨事項に基づいて、コンポーネントを定期的に点検して維持することができます。
このアプローチは、予測可能な摩耗パターンを持つ資産に適しています。これは、事後対応型メンテナンス (問題が発生した後に対処するだけ) よりも一歩進んだ方法ではありますが、予防型メンテナンスは固定されたスケジュールで運用されるため、リアルタイムの資産状況が考慮されず、結果として不要なメンテナンスが行われる可能性もあります。
予防型メンテナンスは、設定されたスケジュールに従って維持管理することで、問題の発生を未然に防ぐことに重点をおいています。組織が予防型メンテナンスを実践する方法の例を以下に示しています。
- 定期的な機器の点検
技術者が定期的に機械を検査し、磨耗や損傷の初期兆候を特定します。これらの検査には、システムを円滑に稼働させるための目視点検や軽微な調整が含まれる場合があります。 - オイルやフィルターの交換
HVAC ユニットや産業機械などの多くの機械システムでは、故障を引き起こす可能性のある堆積物や汚染を防ぐために、定期的にオイルやフィルターを交換する必要があります。 - 部品の定期交換
特定のコンポーネント (コンベアベルト、ベアリング、ガスケットなど) は、メーカーの推奨に基づいて定期的に交換を行います。これは故障を防ぐのに役立つものですが、まだ寿命が残っている部品を交換することになる場合もあります。 - クリーニングとキャリブレーション
腐食やアライメント不良は、機械の効率低下につながります。このため、予防型メンテナンスのスケジュールには多くの場合、最適なパフォーマンスを維持するための徹底した清掃と再校正が含まれます。
この方法では、物理的資産のオブザーバビリティを高め、不要な保守を最小限に抑えて、必要なときにのみ修理が行われるようにすることで、ダウンタイムを削減します。ただし、予測型メンテナンスには、モノのインターネット (IoT) センサーやデータ分析などの専門的なテクノロジーや、それらの結果を解釈できるトレーニングを受けた人材が必要です。とはいえ、初期投資は一般的に高くなりますが、長期的なメリットがコストを上回る傾向があります。これは、価値の高い機器を使用する組織では、特に当てはまります。
故障していないのに、なぜ時間と費用をかけて修理する必要があるのでしょうか？予測型メンテナンスは、機器の点検が必要なタイミングを正確に特定することで、メンテナンス作業を最大限活用できるようにします。予測型メンテナンスによって運用が円滑に維持される例を以下に挙げています。
- 回転機械の振動解析
モーター、ポンプ、タービンなどの振動を測定することで、機械的故障を引き起こす前に、アライメント不良やベアリングの摩耗を検出することができます。 - 電気システムの熱画像
赤外線カメラによって、さまざまな種類の資産における過熱状態に関連する問題を示す可能性のある高温箇所を特定できます。 - 漏洩の超音波検出
高周波音波により、従来の点検では検出されない可能性のある圧縮空気やガスの漏れを検出することができます。このような漏洩に発生時に対処することで、エネルギーの無駄を防ぎ、機器への負担を軽減できます。 - 油および流体分析
さまざまな流体の化学成分を分析することは、汚染や劣化を検出するのに役立ちます。これにより、メンテナンスチームに適切な事前警告を出すことができ、チームは必要なタイミングで (早すぎず遅すぎず) 流体を交換できます。
繰り返しになりますが、予防型メンテナンスはスケジュールに従います。設備がメンテナンスを必要としているかどうかではなく、メンテナンスの時期が到来しているかどうかのみを監視します。予測型メンテナンスは、資産の現在の状態に焦点を当てています。多くの関連データを分析することで、維持管理を実行する最適なタイミングをより正確に特定します。
具体的には、この 2 つのアプローチは、次の点で最も大きく異なっています。
- メンテナンスのタイミングとトリガー
予防型メンテナンススケジュールは、時間や使用状況のしきい値に基づいて作業をスケジュールします。一方、予測型メンテナンスでは、センサーと分析を使用して機器の健全性を追跡し、劣化やその他の障害の初期の兆候が現れた場合にメンテナンスをトリガーします。 - データの活用方法
予防型メンテナンスでは、過去の傾向、メーカーのガイドライン、業界のベストプラクティスに基づいて、全般的な観点でメンテナンスをいつ行うべきかを判断します。予測型メンテナンスでは、資産に関する情報を継続的に収集して分析し、状況を評価して、差し迫った問題を予測します。 - 実装
予防型メンテナンスは比較的簡単に実装でき、必要なのはスケジューリングツールと一部の人員トレーニング程度です。予測型メンテナンスには、高度なモニタリングシステムと条件ベースのアルゴリズムに加え、データ分析のトレーニングを受けた人材が必要です。 - コスト
予防型メンテナンスでは初期投資は抑えられますが、不要な部品交換や人件費の増加により、長期的にはコストが高くなる可能性があります。予測型メンテナンスでは、テクノロジーとトレーニングへの初期投資が高くなりますが、全体的な長期的コストは低減する傾向にあります。 - デバイスの可視性
予防型メンテナンスでは、リアルタイムの資産パフォーマンスに関する限られたインサイトが得られますが、予測型メンテナンスでは、運用環境全体でデバイスの状態を継続的に監視することで可視性を向上させます。
すべての機器には寿命があります。部品は摩耗し、コンポーネントは劣化します。遅かれ早かれ何らかの故障が生じるものです。定期的なメンテナンスは、こうした寿命を延ばし、すべてが意図したとおりに可能な限り長く動作し続けるようにするためにあります。さらに重要なのが、予防型メンテナンスや予測型メンテナンスといった事前対応型メンテナンスにより、小さな問題が運用を妨げる高額な費用のかかる故障へと発展するのを防ぐことができです。今日のうちに軽微な修正を行っておく方が、明日起きるかもしれない大規模な故障に比べれば、ほとんどの場合、費用も手間も少なくて済みます。
適切なメンテナンスは、コストの節減だけでなく、職場の安全性と製品品質の向上にもつながります。機器の故障は、単に非効率的であるだけでなく、危険を伴い、コンプライアンス違反や職場の事故につながりやすくなります。最終的には、機械が適切にメンテナンスされていることで、より一貫した結果を生み出し、欠陥を低減して、顧客が期待する高品質の製品を確実に提供できるようになります。予防的スケジューリング、あるいは予測的モニタリングのいずれでも、強固なメンテナンス戦略により、運用の円滑かつ確実な稼働を維持することができます。
もう 1 つの新たな重点分野として台頭しているのが、オペレーショナルテクノロジーヘルス (OT ヘルス) です。これは、OT システムの信頼性の高いパフォーマンスを確保するためのリアルタイムの監視と管理を指します。OT ヘルスは、デバイスやプロセスに対する潜在的なリスクをチームに積極的に警告し、小さな問題が大きな障害につながる前に介入できるようにすることで、生産のダウンタイムを最小限に抑えるのに役立ちます。OT ヘルスの維持は、安全で効率的な運用をサポートするだけでなく、機器の価値を最大化し、コストのかかる生産関連インシデントを防止する上で重要な役割を果たします。
おそらく、予防型メンテナンスと予測型メンテナンスの最大の違いは、運用にもたらされる効果の違いにあります。一部の組織では、容易で初期投資が少ないことから、予防型メンテナンスの予測可能性と計画の容易さを優先していますが、一方で、PDM による精度とコスト効率に重点を置いている組織もあります。このように、どちらのアプローチが優れているかという問題ではなく、各組織の固有のニーズや状況に、どちらの方が適しているかという点が重要です。
どちらの選択肢にも、それぞれの利点があります。これらのメリットをいくつかの主要なポイントで比較してみましょう。
- タイミング
予防型メンテナンスは一貫性を提供し、予期せぬ障害を回避するために機器に定期的にサービスを提供します。このため、計画を立てるのが容易になり、組織はメンテナンスコストの予算を立てやすくなります。一方、予測型メンテナンスでは、実際に必要性が生じていることをデータが示している場合にのみ修理をスケジュールすることで、不要な作業を削減し、資産の可用性を最大化します。 - 目的
予防型メンテナンスは、問題が発生する前に部品や機器を積極的に交換し、突然の故障のリスクを軽減することで、信頼性を維持するのに役立ちます。予測型メンテナンスは、機器の寿命を延ばし、メンテナンスコストを削減しながらこのプロセスを微調整して、リソースの無駄な消費を確実に抑えます。 - テクノロジー
予防型メンテナンスは簡単に実装でき、スケジューリングツールや標準チェックリスト以外の技術的要件が最小限であるため、あらゆる規模の組織にとって手が届きやすい選択肢となっています。予測型メンテナンスはより高度なソリューションを活用して、稼働停止の減少、修理コストの削減、長期的な資産パフォーマンスの向上を実現させます。
組織が予防型メンテナンス、予測型メンテナンス、あるいはその両方を採用しているかどうかにかかわらず、いずれのアプローチも OT ヘルスの維持という、より大きな目標をサポートします。
ServiceNow は、ワークフローの自動化、チームの連携、全社的な資産パフォーマンスの最適化を目的に設計されたインテリジェントシステム、ServiceNow AI Platform により、組織がメンテナンス戦略を管理できるように支援します。組織は、資産のライフサイクル全体を追跡し、メンテナンス計画をより大きな運用目標に統合して、AI を活用した分析を使用することでよりスマートな意思決定を行えるようになります。資産の健全性をリアルタイムで可視化し、サービス管理を自動化することで、チームはダウンタイムを最小限に抑え、コストを削減し、メンテナンス作業が確実に効率的かつタイムリーに行われるようにできます。
オペレーショナルテクノロジー管理 (OTM) は、産業環境向けのこれらの機能を強化して、組織が重要なオペレーショナルテクノロジーを管理、監視、保護するのを支援します。情報技術 (IT)、OT、生産プロセスを単一の一元化されたシステムに統合することで、メンテナンスワークフローを簡素化し、オペレーショナルレジリエンスを確保します。組織が予防型メンテナンス、予測型メンテナンス、またはその両方を採用している場合でも、ServiceNow はお客様が投資の利益を最大化するためのツールを提供します。