消耗品や工具の故障を予測できないと、思わぬタイミングで故障が発生することがあります。この場合、ラインの停止につながるケースもあり、１時間あたり数十万円の損失が発生する可能性も考えられます。このように、定期点検に頼った従来の管理方法では微細な異常を見逃し、大きな影響につながってしまうかもしれません。
このような状況を防ぐためにも、予知保全DXにより備品の健康状態を監視し、生産ラインの安定稼働に繋げていきましょう。
「予知保全」とは、備品に対してIoTセンサーの取り付けを行い、振動や温度、稼働時間をリアルタイムで解析することによって、備品の故障を前もって予測するための仕組みを指します。AIによって過去データから異常パターンの学習を行った上で、自動アラートを発して交換や修理を促します。この仕組みを導入することによって、備品棚と連動した自動発注を行えるようになります。
従来の備品管理業務の場合、目視や打診点検を行う中で摩耗の初期状態を見逃してしまうことがあり、この場合には実際に故障が発生した際には緊急部品調達が必要になるために、遅延が発生してしまいます。
また、交換サイクルを把握できないことから過剰に在庫を持ったり、逆に欠品が発生して生産が停止するといった可能性も考えられるでしょう。そして、担当者の経験に頼ったスケジュール管理を行っていると、繁忙期に故障が集中してしまい残業が発生するケースもあります。
このような状況になると備品コストを1年で数百万円押し上げてしまい、工程信頼性を失うことにもつながります。
予知保全の仕組みを取り入れる場合には、まずは工具や消耗品に小型振動/温度センサーを取り付け、データをBluetoothで送信できるようにしておくといったように、センサーの実装を行います。さらに、AI予測エンジンによって工具や消耗品の使用頻度や負荷データについて学習しておくことで、残りの寿命を日単位で算出できるようになります。
また、WMSダッシュボードを用いて「故障リスクの上位10品」を表示して自動発注を連動するといったように、備品管理についても統合を行います。現場においては棚スキャン時に予知情報を即確認することで事前に工具や消耗品の交換が可能となり、ダウンタイムをゼロにできます。
予知保全の仕組みを導入することによって、さまざまな効果が期待できます。
例えば、故障予知精度が向上して備品のダウンタイム時間が削減され、稼働率が向上します。また計画保全に取り組めるために緊急修理費がゼロになる点に加え、在庫の最適化によって資金回転の改善が期待できます。
さらに故障による中断を予防でき、生産性や納期の遵守率が向上して間接売上が増加するといった点のほか、製造業においては工具故障率が減少し、人件費を大きく圧縮することもできるでしょう。
予知保全は、備品や工具などの故障をあらかじめ予測できるため、計画的な保全に取り組めるようになります。このことから、急な故障により生産が止まる・遅延するといった状況を防げます。
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