設備保全はどうあるべきなのか？
そんなあるべき姿をどう捉えるか？
あなたの職場はどうでしょうか？
答えを持っている製造業・工場は
中小規模では少ないかもしれません
でも、きつい仕事だと言われている
設備保全の仕事内容は実は
とても夢ある仕事なんだということ
ただ、知らないだけだと思うんです
そこで今回は設備保全のあるべき姿
これを一緒に考えて行ければと
情報を集めてみました
今回も読み終えるまでのお時間
しばらくお付き合いくださいませ
必要される設備保全の能力とは？
製造現場で働く我々には
単なる作業に終始するだけでなく
『異常に気づくセンサー』としての
役割が期待されています
自動化やロボット化が今後も
どんどん進んでいけばいくほど
『何かいつもと違う気がする』
『これはちょっと何か変だな』
『おいおい、少し危ないかも』など
異常を感じ取る能力が求められます
『まず気づく』これはまず大切です
実はそのことによって
以下の３つの能力が最大化できる
メリットもあると言われています
能力２：異常の原因を見つける力
能力３：品質異常を予防できる力
この３つの能力を伸ばす最適ﾂｰﾙが
ＴＰＭから生まれた
『エフ付け・エフ取り』の方法です
これについては前回少し
詳しく解説をしているので
こちらをご参考にしてみてください
このエフは
・どこにどのような不具合があるか
・その場所と処理の内容および進捗
を見える化させるために開発され
今では多くの職場で常態化している
有効な手法です
ですがこの異常を見つけると作業は
実は簡単ではないのです
どういうことか？
異常を見つける難しさ
異常とはなにか？を正確に言うと
『正常ではない』ということであり
この正常な状態とはどういう状態か
これを理解していないと
・正常な状態なのか
・正常でない状態なのか
誰も判断ができないはずですよね
ではそもそも正常ではない状態とは
どういった状態なのでしょうか？
不具合な状態
これを簡単に言うと
・正常な状態から外れている
・正常から変化して悪影響を生む
ことを指します
これは本当に範囲が広く
単純に目でみてわかるものから
分析しないとわからないものまで
実に多種多様であると言えます
その中でも特に微欠陥は
欠陥（＝不具合）の中でも
すぐに影響がでないものがあります
しかしこれらは悪化していくと
工程や設備装置、業務、作業に
悪影響を及ぼして最後には
大きな問題となってしまいます
目に見えない問題
それは本当に怖いですよね
微欠陥について
『これ以上細分化できない不具合』
たとえばゴミ、汚れ、ガタ、摩耗、
錆、漏れ、キズ、変形などのこと
我々は作業が主業務と思ってるので
ゴミや汚れ、多少のガタなどは
あまり気にも留めないと思います
でも製品の寸法精度がおかしい場合
その原因を突き止めていくと
ビスのゆるみ、錆の発生、ゴミや
ホコリによる接触不良などに
起因していることが多いものです
つまり欠陥に見えるか見えないかの
微少な欠陥として取り上げる能力が
とても重要になってくるわけです
設備保全のあるべき姿
設備保全の目的は改めて表現すると
以下の４つだと言われています
目的２：保有設備の長寿命化
目的３：設備稼働のロス低減
ま、これらによって
・故障リスクの最小化＝安全性向上
・ロスの最少化＝生産性向上
・バラツキの最小化＝品質力向上
を実現させようとするものです
しかし実際には製造業の設備状況は
稼働50年超の老朽設備が増えていて
疲労劣化や腐食による漏洩などや
トラブルも増えています
この原因のひとつとして
人員不足、教育不足により
設備保全業務そのものが
十分に実施できていないことが
クローズアップされています
そのため設備保全のあるべき姿を
以下の３つの方向性で考えてみます
方向性２：業務標準化と基準の統一
方向性３：ノウハウの蓄積･活用体制
ではこの３つの方向性について
具体的にどのような機能装備が
必要になるのか想像してみます
方向性１：新しい管理体制の構築
近代の新たなテクノロジーを活用し
IoT＝Internet of thingsで
設備データを収集する仕組みを構築
実績から逆算した予測モデルで
異常を予測する保全管理体制を
新たに検討・構築します
これは技術の進歩により最適手段は
変化していくため検討チームは必須
方向性２：業務標準化と基準の統一
保全管理体制のシステム化するには
まず業務そのものを標準化しておく
あるいは基準統一が進んでいること
今バラバラに担当者がよけれと思い
その場で最適策を検討しているが
それらは本来どう解決すべきなのか
ルール化して徹底できる体制がある
そんな前提が必要となってきます
方向性３：ノウハウの蓄積･活用体制
それで標準化、統一化が進めば
あとはそれらを蓄積・活用できる
そんな体制づくりが必要になります
これらのノウハウ蓄積によって
ＡＩ（機械学習）による最適化が
自動的に進む機能装備も可能となる
そうなれば作業者への音声ガイドの
自動的生成も現実的になってくる
将来はそのような機能装備が
必要とされる時代がそこまで来ています
きつい仕事内容を夢ある仕事への転換点
異常検知から改善への仕組みづくり
設備保全の最適化を進めるにあたり
関係者の理解と協力が不可欠であり
その調整に時間と難しさがある
きつい仕事内容となっています
しかし前述した３つの方向性からは
最新テクノロジーを応用展開できる
夢ある仕事内容へと解釈することも
十分可能であると期待できます
今がその転換点であると
表現しても間違いは少ないと
言えるのではないかと考えます
設備保全のあるべき姿まとめ
ＩｏＴやＡＩなどまだまだ遠い話だと
考えているヒトも多いかと思いますが
身近に使える進化も進んで来ています
常に情報のアンテナを張り巡らして
ぜひ自職場をよくするための技術の
導入を検討し続けてください
我々は具体的な情報をPickupして
今後もお届けできればと考えています
それでは今日はここまでです
今後とも宜しくお付き合い下さい☆
長文乱文を最後まで読んでくださり
いつもありがとうございます♪
すべては御社の発展のために
すべてはあなたの笑顔のために
