The Doppler Quarterly (日本語) 秋 2017 - Page 9

予測メンテナンス ればよいのでしょうか。スケジュール通りに交換するべきでしょ 可動パーツを持つ機械はいつか壊れ、修理が必要となります。 いでしょうか。交換品を取得するにはどのくらいのリード時間 うか、それも待つべきでしょうか。そのパーツの値段はどのくら パイプが破裂したり、コンベアーベルトが動かなくなったりした 場合は、すぐに修理しなければなりません。これらは、状態基 準メンテナンスの例です。幸い、ほとんどのシステムパーツには デューティーサイクル率が決められており、交換を計画および 予定できます。本誌ではこれを予防的メンテナンスと呼んでい ます。当然のことながら、予防的メンテナンスに向けた計画 / 予定済みのダウンタイムは、状態基準メンテナンスの修理によ る計画外のダウンタイムよりも好ましいといえます。 さらに、別の状況的修理の際に同時に積極的な交換または修 理ができる場合、フィールドサービスチームはそれ以上の計画 外のダウンタイムと、その後に発生するより大規模でコストの 高い修理を避けることができます。 一方で、ただ事前に決定されたスケジュールで交換するためだ けにパーツを交換する場合、実際には時間と資金の浪費とな る可能性もあります。パーツの寿命は 1 万時間とされていても、 実際の寿命は 2 万時間ある場合もあります。また、スケジュー がかかるでしょうか。万が一に備えて予備を 1 つ用意し、保険と してそれにお金を支払うべきでしょうか。最も効率の高い方法 でラインを稼働させながら、同時に財務的リスクを管理するこ とはどうすれば可能でしょうか。 これらの質問に答えるのは簡単ではありません。そして、予測メ ンテナンスはそのために存在します。予測メンテナンスはデー タ駆動型の、両方の利点を取るアプローチによって、適切なコ ストでラインの稼働を最適に維持します。 多くのシステムおよび機械 ( すべてではありませんが ) には、 従来テレメトリーデータやパフォーマンスデータを追跡するセ ンサーが搭載されています。このデータは通常生のデータで、 コンテキストはありません。一部の企業には ( すべてではあり ませんが ) 先見の明があり、その生のデータをデータヒストリ アンと呼ばれる特別なデータベースに保存しています。たいて いデータヒストリアンは、場合によっては何年も、まったく、ま たはほとんど使用されない状態で保管されています。 ルよりもずっと早く故障してしまうこともあります。では、どうす 拡大とは、すべてをクラウドに 移行することではありません。 2017 年秋号 | THE DOPPLER | 7