産業分野のメンテナンスにおけるデジタルトランスフォーメーション

赤外線サーモグラフィは、設備や機械の温度を非破壊で測定・監視する優れた方法です。この技術を使用することで、稼働温度を監視し、機器が最適な状態で動作していることを確認できます。また、放置すれば重大な問題に発展しかねない異常を早期に検出することが可能です。

超音波監視では、漏れ箇所、電気的な放電、または問題を示す特定の音を正確に特定できます。これは、機械設備や漏れが幅広い音を発生させるためで、高周波の短波信号は方向性が強く、特定の場所に集中する傾向があります。これらの音は背景ノイズから分離され、正確な発生源を特定することができます。超音波は特に感度の高い状態監視技術であり、微妙な音の変化を捉えることで、表面化する前に機械の問題を検出することができます。

他の技術には、オイル分析があります。これは、オイル中の金属粒子や粘度の変化が機械の摩耗を示す場合に利用されます。また、モーターに関しては、モーター状態分析があり、電動モーターの性能データを収集して故障を検出します。

これらの技術に共通するのは、いずれもデジタルデータを収集し、未来の問題を予測するために分析を行う点です。このような手法を活用することで、エンジニアは機械への損傷を未然に防ぐことが可能になります。

製造業では、食品・飲料や医薬品産業をはじめとするさまざまな分野で、ロボット、コンベアベルト、数値制御工作機械（CNC）、自動プロセス技術といったオートメーションに依存しています。産業オートメーションは通常、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）、PC、その他の制御システムといった電子機器を活用し、タスクを自動化します。PLCコントローラーは、プロセスや機械機能、さらには生産ライン全体の自動化を実現することが可能です。

オートメーションの大手であるABBによると、オートメーションの黎明期には、設備に関する情報を収集するのが困難で、保守エンジニアが現場に出向き、自動化された機器の問題を修理するのが一般的でした。しかし、デジタル技術の進化により、現在では多くの故障がリモートで診断可能となり、機械のパフォーマンスも評価できるようになりました。これにより、技術者のスキルと相まって、オートメーションを利用する製造業者が、事後保全から予防保全へと移行することが可能になりました。

機械からは膨大な量のデジタルデータを得ることができます。この情報は、機械のメンテナンスをより効率的に行うために利用できます。運用データは機械の健康状態に関する多くの洞察を提供し、エンジニアに対してメンテナンス活動の範囲とタイミングを示し、問題が悪化するのを防ぎ、最終的には機械の故障を防ぐ手助けをします。そのすべてのデータを迅速に手作業で分析することは不可能です。そのため、予知保全のためのデータ分析には、データを抽出し、有用な活用方法を検討するためにAIや機械学習などの関連技術が必要となることが多くなっています。

デジタルツインとは、物理的なオブジェクトや製造プロセスを仮想的に再現したものです。デジタルツインを作成することで、以下のような活用が可能になります：

• シミュレーションの実施
• 資産の性能分析
• 改善案の提案

提案された改善案は、物理的な対象に適用することができます。

特にメンテナンスの分野では、デジタルツインを活用することで最適なメンテナンス戦略を決定できます。デジタルツインがない場合、効率的な戦略を策定するには膨大な時間やコストがかかる可能性があります。