予知保全の力

Jul 27, 2023

このコンベア ドライブに取り付けられたセンサーは振動への曝露を監視し、ドライブの故障を防ぎます。

写真提供：Balluff Inc.

この図は、ZDT プログラムがロボットとどのように連携するかを示しています。 レンチは、プログラムがメンテナンス アクションを推奨するためにデータの洞察を取得する EOAT の場所を示します。 プラス記号は、予測機能が配置されている場所を示します。

画像提供：FANUC America Corp.

IO-Link センサー、ソフトウェア、ベースユニットで状態監視ツールキットを構成します。

写真提供：Balluff Inc.

クラウドベースのポータブル監視システムには、状態監視センサー、データ送信用のモバイル ゲートウェイ、および任意の端末デバイスでデータを表示するソフトウェアが含まれています。

写真提供：Balluff Inc.

未来を予測することは以前とは異なります。 実際にははるかに優れており、メーカーにとっては素晴らしいニュースです。

これは間違いなく、組立ラインでの機器のメンテナンスに当てはまります。 現在、多くの種類の警告システムにより、メーカーはロボット、コンベア、モーター、ファン、ポンプ、その他の機械の恐ろしい計画外のダウンタイムを防ぐ措置をすぐに講じることができます。

「予知保全のレベルに到達することは、専門分野に関係なく、メーカーにとって進化のプロセスです」と Balluff Inc. のグローバル ビジネス戦略マネージャーである Will Healy III 氏は述べています。「現在、状態を維持するためにセンサーを備えた機器を改造することに大きな関心が集まっています。」 」

約 2 年前、Balluff のエンジニアは、メンテナンスに関する興味深い課題に直面しました。それは、大手自動車メーカーの Ti1 サプライヤーが古いチェーン タイプのコンベヤを稼働し続けるのを支援することです。 ヒーリー氏によると、このコンベアは複数の同期ドライブを備えており、長さは約 2,000 フィートで、大型の金属構造コンポーネントをプラントの全幅にわたって移動させることができます。

「ドライブは完全に同期しているため、ドライブが停止するとコンベヤ チェーンが座屈してクラッシュし、生産に大きなダウンタイムが発生します」とヒーリー氏は説明します。 「各ドライブにセンサーを設置して、振動への曝露を監視しました。ギアボックス内の過度の振動がメンテナンスにドライブの故障を警告すると、メーカーは制御されたシャットダウンを実行し、それによって重大な機械のクラッシュを防止しました。」

機器のメンテナンスは、産業革命から産業用モノのインターネット (IIoT) に至るまで、長い期間にわたって大きな進歩を遂げてきました。 何十年もの間、標準的なアプローチは事後保全、つまり生産に悪影響を及ぼし始めた後に問題を修正することでした。 次に予防保守が登場しました。この保守の目的は、予定された保守時間の間に機械の故障 (疲労、怠慢、または通常の摩耗による) を防ぐことです。

メーカーが予知保全の多くのメリットを享受できる時代が来ました。 標準センサーと AI ベースのソフトウェアを通じて、企業は機器の稼働時間を最大化し、注意が必要な特定のコンポーネントをターゲットにし (その結果、メンテナンスの時間効率が向上)、パフォーマンスの向上と機器寿命の延長により機器のライフサイクル コストを削減できます。

現在、予知保全を導入しているメーカーは少数です。 しかし、非開業医がより高いスループットを提供し、より優れた製品を製造する競合他社に市場シェアを奪われていることに気付いた場合、その数はさらに増加すると言っても過言ではありません。

ロボットに関して言えば、予知保全のさまざまなメリットを得る鍵となるのは接続性です。 これがなければ、コントローラー、ロボット アーム、アーム先端ツールに組み込まれたさまざまなセンサーからリアルタイムのプロセス関連データを取得できません。

IIoT の最初のロボットによる予知保全アプリケーションの 1 つは、数年前に自動車業界でゼネラル モーターズがシスコおよびファナック アメリカ コーポレーションと提携してゼロ ダウンタイム プログラムを立ち上げたときに発生しました。 ZDT と呼ばれる予測分析サービスは潜在的な障害を特定し、エンジニアや工場管理者がメンテナンスや修理のスケジュールを立てることができます。 これにより、製造中の予期せぬ故障が防止され、製造者の時間とコストが節約されます。

「ファナックは垂直統合されているため、ZDT はうまく機能します」とファナックのナショナル アカウント マネージャー、ジョン トゥーイ氏は説明します。 「このサービスでは、迅速かつ簡単な計算のためにバイナリ コードも使用されています。ZDT を導入する前は、必要なメンテナンスについては数週間前にメーカーに通知していました。現在では、最長で 6 か月前に通知し、顧客の都合に合わせてメンテナンスのスケジュールを設定しています。」 」

Tuohy 氏によると、ZDT プログラムはここ数年で非常に成功していることが証明されています。 同氏によれば、世界中で約 30,000 台のロボットがこのシステムに接続されているという。

自動車メーカーは、ZDT ユーザーの最大のグループを代表しています。 その他には、航空宇宙、白物家電、包装、食品および飲料業界の企業が含まれます。

「ZDT への投資をためらっている顧客から聞いた反対意見は、ファナックのロボットが非常にうまく機能し、推奨される平均故障間隔 (MTBF) を超えることが多いため、ZDT は必要ないというものです」と Tuohy 氏は述べています。 「当社の産業用ロボットの場合、MTBF は 100,000 時間または 10 年ですが、協働ロボットの場合は 80,000 時間または 8 年です。

「しかし、私たちはエンドユーザーに対して ZDT のもう 1 つの利点を指摘しています。それは、ERP プロセス データを抽出して生産スループットを正確に判断できる機能です」と Tuohy 氏は続けます。 「このデータを活用することで、メーカーは自社のロボットが最適に動作していることを確認できます。」

各顧客のプラント内には、ロボットからクラウド上のファナック ZDT データ センターにメッセージを安全に転送する ZDT データ コレクター、つまり仮想マシンがあります。 そこでは、ファナックの分析プログラムがデータを注意深く検討し、潜在的な問題がないかどうかを確認します。

「統計的な異常が現れた場合、ZDT は自動的にサービス チームに通知し、問題を確認して修正するための推奨アクションを顧客に提供します」と Tuohy 氏は述べています。 「顧客がメーカーであるかインテグレーターであるかに関係なく、この洞察を得ることがロボットの生産性を向上させるのに十分である可能性があります。」

複数の州や海外で事業を展開している顧客向けに、ZDT はすべての場所からのロボット データを 1 つのダッシュボードに統合することで、マネージャーやエンジニアが機器の状態をリモートで確認し、現地の保守担当者をサポートできるようにします。 Tuohy 氏によると、ファナックがロボットの内部で何が起こっているかを知れば知るほど、製造プロセスに影響を与えるロボット周囲のすべての要素をよりよく理解できるようになります。

同氏は、ZDT を実装するメーカーが古いファナック ロボットを交換する必要がある場合とそうでない場合があることも認めています。 これは、多くの古いモデルは ZDT で強化できますが、新しいモデルの方が予知保全機能を最大限に活用できるためです。

KUKA Robotics は、KUKA Connect と呼ばれる独自のクラウドベースのデータ分析およびインテリジェンス プラットフォームを提供しています。 アームの速度や負荷などを監視し、予測されるメンテナンス サイクルがさまざまなアセンブリ アプリケーションによってどのような影響を受けるかを予測します。

その他の利点としては、プラットフォームに依存しないこと、垂直方向にスケーラブルであること、反応が速いこと、操作が簡単であることが挙げられます。 後者の機能は、ソフトウェアのインストールを必要とせず、いつでもどこからでもモバイル デバイスに接続できる Web インターフェイスに由来します。

サブスクリプションベースのプラットフォームであるKUKA Connectを使用すると、メーカーは包括的な生産データ、革新的な製造プロセス、柔軟なネットワーキングコンポーネントを活用できます。 プラットフォームの Lite バージョンでは、各 KUKA ロボットの機能に関する情報にアクセスできます。 Connect Plus にアップグレードすると、ユーザーはリアルタイム通知とエクスポート可能なレポートに完全にアクセスできるようになります。

Dorner Manufacturing Corp.の産業ビジネス担当バイスプレジデント、マイク・ホッシュ氏は、「予知保全に関して、コンベヤーのユーザーには 2 つの選択肢があります。最も一般的なアプローチは、サードパーティのセンサーを各コンベヤーのさまざまなポイントに取り付け、センサーを設置することです」と説明します。リアルタイム データを PLC またはマスター デバイスに送信します。取得されるデータの種類は、多くの場合、ベルト速度、動作時間、モーターの振動と消費電流、ベアリング温度に関連しています。」

少なくとも現時点では、製造業者の間ではあまり人気がありませんが、ホッシュ氏が「レベル 2」と呼ぶ予知保全です。 このレベルでは、1 つまたは複数のコンベヤに統合センサーが装備されており、ソフトウェアまたは人工知能と連携して動作してパフォーマンス データなどを提供します。 この高度なデータ収集セットアップにより、工場管理者は iPhone またはその他のスマート デバイスで施設内のすべてのコンベアを簡単かつ継続的に監視することもできます。

「レベル 2 の予知保全を導入するメーカーを増やすには、コンベヤのサプライヤーは 2 つの大きな課題に対処する必要があります」と Hosch 氏は述べています。 「センサー一体型コンベアはコストが高くても、短期的にも長期的にも生産稼働率が向上するということを顧客に納得させることが 1 つです。」

同時に、サプライヤーは、このような技術的に高度なコンベヤを使用する際の顧客のデータセキュリティへの懸念を軽減する必要があります。 Hosch 氏によると、これには、顧客の IT スタッフがデータ サンプリングに関して抱く主要な質問に答える必要があります。 たとえば、どのくらいの頻度で実行されますか (5 秒ごと、30 秒ごと、2 分ごとなど)、毎回のデータの安全性はどれくらいですか?

「予知保全は、保守担当者がコンベアに定期的に注意を払う必要があるという点で、予防保全と似ています」とホッシュ氏は言います。 「本当の違いは、予測モデルではメンテナンス スタッフの訓練がより適切であることが必要であるということです。」

ホッシュ氏は、研修には複数の従業員が参加することが理想的であると述べています。 こうすることで、コンベアが故障した場合でも、適切な訓練を受けた少なくとも 1 人が常に対応できます。 もう 1 つの良い習慣は、コンベアの監査が実行され、予知保全が実施されるたびに、すべての保守スタッフが立ち会っていることを確認することです。

Hosch 氏は、メーカーが Dorner 2200 および 3200 シリーズのベルト コンベヤに、初日からメンテナンスの必要性が低いにもかかわらず、外部センサーを追加する場合があることを認めています。 これは、両方のモデルが正確なラックアンドピニオン ベルトの張力調整と永久密閉ベアリングを備えているためです。 3200 シリーズには、迅速なベルト交換を可能にするモジュール式およびスプライス型の標準ベルトも用意されています。

2020 年、世界的なデータ分析およびアドバイザリー会社 Quantzig は、ヨーロッパのコンベヤ ベルト メーカーおよびサービス プロバイダーに対して予知保全を導入しました。 Quantzig は、稼働中のコンベヤーのベルト近くに取り付けられたセンサーから取得した、顧客から受け取った大量のデータを会社が理解できるよう支援するために雇われました。

お客様は、リスクを軽減し、ベルトの性能上の問題を発生前に特定するために、事後保全から予知保全に切り替えたいと考えていました。 Quantzig は、3 つのステップでこの目標を達成できるよう支援しました。

1 つ目は、すべての資産の条件付きベースラインを確立して監視することの重要性を教えることでした。 その後、Quantzig の専門家はあらゆるセンサーからのデータを活用し、機械学習と組み合わせた時系列モデリングを作成しました。

最後に、フーリエ アルゴリズムとサポート ベクター マシン アルゴリズムを使用して、データを予測分析に変換し、特定のメンテナンス アラートと推奨事項を生成しました。 このすべての作業の最終結果は、メーカーにとって非常に満足できるものでした。製造する各ベルトの摩耗寿命が平均して 4 年延長されました。

ロボットやコンベア以外にも、さまざまな組立ライン機器のパフォーマンスは、予知保全によって最適化できます。 この機器には、モーター、ポンプ、ファン、コンプレッサーが含まれます。

Balluff は、メーカーが機械の改造を通じて予知保全を実装できる 3 つの製品を提供しています。 たとえば、同社の IO-Link センサーはあらゆる機械にボルトで取り付けられ、稼働時間と残りの耐用年数に関連するリアルタイム データを取得します。 Healy 氏は、一般的な用途として CNC 機械、プレス機、ガントリー クレーン、溶接排気ファンを挙げています。

これらの IO-Link センサーは、ソフトウェアとベース ユニットを含む状態監視ツールキットの一部としても利用できます。 改造された機械に 24 ボルトの電源とプラント ネットワーク接続ポイントがある限り、このキットを使用してデータの視覚化とプラグ アンド プレイの試運転が可能です。

3 番目の製品は、クラウドベースのポータブル監視システムです。 これには、BCM 状態監視センサー、モバイル無線を介したデータ送信用のモバイル ゲートウェイ、および任意の端末デバイス上のデータを視覚化するソフトウェアが含まれています。 ヒーリー氏によると、このシステムはポンプ、ファン、モーター、工作機械をデジタルかつ効率的に監視できるように事前設定されているという。

「予知保全を理解する上で重要な要素は、PF 曲線、つまり潜在的な障害の検出 (P) と機能障害の発生 (F) の間の 3 つの領域の間隔です」とヒーリー氏は言います。 「プロアクティブな領域では、マシンがまだ新しい可能性があるため、故障は比較的遠い先のことです。予測の領域では故障はまだ遠いかもしれませんが、症状は比較的早い段階で警告の兆候として現れています。タイムリーなアクションが取られる可能性があります。 「致命的な障害が発生する前に、故障した機器を交換するのと同じように、行動を起こさなければ、人は障害領域に入り、そこで障害が発生しているか避けられず、症状は直ちに行動が必要であることを示します。」

Festo Automation Experience (Festo AX) ソフトウェアのモジュールは、AI ベースの状態監視に依存して、コンポーネント、マシン、システムの予知保全を実現します。 Festo Corp.の電気オートメーション担当製品マネージャー、フランク・ラティーノ氏は、メンテナンスモジュールにより、企業はデバイスやセンサーを使用して、空気圧および電気アクチュエーター、バルブマニホールド、ワークステーションで部品を所定の位置に保持する空気圧クランプのスイッチからデータを収集できると述べています。

「Festo AX では、短い AI トレーニング フェーズと、データが工場現場から収集される間に人間の入力とともにシステム アルゴリズムをソフトウェアの分析機能に入力する必要があります」と Latino 氏は説明します。 「このデータは、ネットワークのエッジ、または Microsoft Azure、Amazon Web Services、またはその他の同様のサービスを使用してクラウドで評価されます。」

Latino 氏によると、Festo AX メンテナンス モジュールの主な利点は、稼働時間の向上とメンテナンスにかかる時間が 20% 削減されることです。 根本原因分析は、メーカーが各メンテナンス問題の体系的な原因を具体的に特定するのにも役立ちます。

一般に、モーター温度は、機械や組立ラインがどの程度効率的に動作しているかを示す良い指標となることがよくあります。 たとえば、モーター温度が 20 度急上昇した場合は、一部の機械トランスミッション コンポーネントの修理または交換が必要であることを示している可能性があります。

安川電機製ACドライブ制御モーター。 また、視覚化されたデータを同時に使用して、モーターを介して異常を検出し、機械の故障を予測します。

一部の企業では、1 つ以上のドライブを使用して組立ラインのファンを監視しています。 この場合、ドライブは現在のフィルターの目詰まりと蓄積された汚れの量を常に監視および検出します。 必要に応じて、ドライブはオペレーターにフィルターを掃除するように通知します。

ポンプやコンプレッサーも監視できます。 ポンプ内に空気が混入し、ポンプが空運転すると、ドライブはいずれかの状態による故障の可能性をオペレーターに通知することがあります。 コンプレッサーに関しては、コンプレッサーが搭載されている冷凍機や冷凍機の液戻りにより入力周波数脈動が変化する場合が多くあります。 このような事態が発生した場合、ドライブはオペレーターにコンプレッサーのメンテナンス時期が来たことを通知します。

「企業は、定められた耐用年数よりもはるかに長く機器を保管することが多いため、予知保全を導入することには間違いなく利点があります」とヒーリー氏は言います。 「5～7年稼働するように作られた機械は、最終的には25年も使用されることもあります。

「一般に労働者、特にメンテナンス専門家が不足しているため、予知保全の実施を増やす必要がある」とヒーリー氏は結論づけています。 「しかし、実際にそれを前進させるのは、工場や中間レベルの管理者がそれを推進し、影響力と予算権限を持つ経営陣がそれを押し進めて現実化するときです。」

Jim は ASSEMBLY の上級編集者で、30 年以上の編集経験があります。 ASSEMBLY に入社する前は、PM Engineer、Association for Facilities Engineering Journal、および Milling Journal の編集者を務めていました。 ジムはデポール大学で英語の学位を取得しています。