Author name: shigefumi.kakimoto

メンテナンスを“経験頼み”から“知識で効率・効果が高い業務”へ エキスパートエンジニア 早稲田大学名誉教授グリーンCPS協議会　理事髙田 祥三　氏 ナレッジエンジニア 株式会社レクサー・リサーチ　金子和樹 メンテナンスを経験頼みから知識で効率・効果が高い業務へ この取組では、飲料包装工場におけるメンテナンス作業の評価と知識の更新を通じて、効率的で効果的なメンテナンスを実現することを目的としています。メンテナンス作業評価は、「実際の作業結果」と「事前の想定（劣化の進み方や故障の仕方）」を比べて、違いがあればその原因を調べることです。そこで得た知識を次のメンテナンス計画や設備改良に活かすことで、場当たり的な対応（いわゆる“モグラたたき”）から脱却し、効率・効果の高いメンテナンスができるようになります。評価のノウハウは、「劣化は劣化プロセスに従って進む」と考え、劣化プロセスは、何らかの故障を起こす仕組み(劣化メカニズム)、直接/間接の劣化要因、そして出力として現れる劣化モードで構成されます。設備の状態が時間とともに変化し、ある時点で限界を超えると故障が起きる、というのが典型的な劣化進行パターンです。 図1. 劣化プロセスと劣化進行パターンの例 想定外の故障が起きた場合、そのときのデータを集めて、劣化プロセスとして整理し、データベースに記録します。想定内の劣化でも、進み具合が予想と違えば、その情報を次の設計や対策に活かすためにMP情報(保全予防情報)として残します。 図2. メンテナンス作業評価の流れ 狙い 飲料包装材工場におけるメンテナンス業務を効率化するため、効率化に向けてやるべきことがわからない現場に対して、現実的なメンテナンス作業評価を通じて業務に役立つ知識を獲得するノウハウを提供することを成果として狙います。 対象業務とその位置づけ 本取組では工場設備のメンテナンス業務を対象にします。設備の増加や老朽化、少子高齢化の影響で、効率的かつ効果的なメンテナンスの重要性が高まる一方で、導入したIoT機器をメンテナンスの効率化に活かしきれていない工場が多いのが現状です。この取組のノウハウは、設備の測定データを前提としていますのでメンテナンス業務のDX（デジタルトランスフォーメーション）につながることが期待できます。 使用する人の想定 工場設備のメンテナンス担当者やチームがノウハウの主な利用者を想定しています。日本では少子高齢化の影響で人手不足が深刻化し、少人数で効率的・効果的にメンテナンスを行う必要性が高いにも関わらず、メンテナンス担当者が多忙のために現場でノウハウの蓄積や共有に時間をかけられなくなっています。そこで、ITシステムを活用して業務の中で自動的に経験を蓄積し、ノウハウを可視化・伝達できることが期待できます。さらに、海外工場ではノウハウに基づくメンテナンスの重要性が理解されていないことが多く、定型的・場当たり的な対応にとどまっている場合もあります。Collective Wisdomを通じてノウハウとノウハウの価値が伝わることも期待されます。 […]