Remote Machine Condition Monitoring for the Remote Employee- ADLINK Blog

産業界はリモートワークのニーズに対応するために社員の配置と手順を変更し、人と機械が大きな距離で隔てられているという現実を克服するという課題に直面し続けています。技術の進歩で、使用する機器やツールの効率は向上していますが、正しく動作していることを確認するには機械の状態を監視しなければなりません。ただし、人間がこの重要なタスクを実行することが非現実的であるか、不可能な場合、機械状態の監視をエッジに移すことが解決策となります。

機械状態監視とは?

通常、機械状態監視とは機械のステータス、すなわち「健康状態」を可視化することです。機械の機能に応じて、機材メーカーやオペレーターがパラメータをピンポイントで設定して、測定できる機械の健康状態には以下の項目が含まれます:

温度
エネルギー使用
振動
RPM/速度
出力

オペレーターは、機械の健康状態を示すスコアに問題がないことを見るとホッとしますが、機械状態監視の重要なメリットは、異常の発生を知らせることです。監視で性能やパラメータが通常の範囲を逸脱していることが判明すると、機材の検査、トラブルシューティング、調整、修理が可能となります。こうした対応を先延ばしすると、壊滅的な障害につながりかねません。
事業体や企業は機械状態監視への投資で、ダウンタイムを回避することで、大きな見返りを得られます。想定外のダウンタイムは、製品製造やサービス提供の停止を招き、収益の損失につながります。一方、ダウンタイムによって別のコストも発生します。損失には、非生産的な労働への賃金や反則金に加え、場合によっては顧客を失うことが含まれます。また、機材の不具合自体が製品不良を生み、浪費につながる可能性があります。
また、壊滅的な障害が発生した機材の修理費用はかなり高額で、当初の小さな問題に対応する場合に比べ、はるかに時間がかかります。ダウンタイムの影響を分析すると、これらのコストが大きな負担になる場合のあることが明らかになります。例えば、自動車業界では、1分間あたりのダウンタイムのコストが22,000ドルから50,000ドルになると見込まれています。
ダウンタイムの影響にはソフトコストも含められます。ダウンタイムが事業体や企業にとって頻繁に発生する問題である場合、社員の意欲、職場環境、イノベーション能力にマイナスの影響が及ぶ恐れがあります。
人と機械がすべて同じ作業環境にある場合、オペレーターは機材を目視で検査し、直接監視できます。一方、手動によるモニタリングやヘルスチェック分析は時間がかかり、リソースの無駄につながる場合があります。メンテナンスとヘルスチェック手順を実施するために毎月完全に閉鎖するプラントもあります。
手動での作業は効率的ではありません。スプレッドシートにパラメータを記録すれば、障害箇所を特定できるかもしれませんが、将来問題が発生するかもしれない兆候を見逃さないようにするために、そのデータが活用されることがないからです。また、製造技師は自分の機械の中も外もすべて熟知していますが、そうした知識が文書に記録されたり、会社全体で手軽に共有されたりするということはありません。そうした企業では、非常にわずかな社員に依存し過ぎているため、機材に不具合た生じつつある示す兆候が見逃される場合があります。
危機的な状況では、プラントが少ないリソースで稼働している場合、オペレーターが最初に行うことの1つは、予知保全と計画ダウンタイムを中断することです。とはいえ、生産量の拡大、または飲料から手指消毒剤といった生産変更の支援を意図したこうした戦略は裏目に出る可能性があります。機械状態を監視しないと、オペレーターは視界を失い、間違った判断を下す場合があります。これにより、稼働中の機械はメンテナンス不足から不具合を発生し、企業にとって取り返しのつかないダウンタイムの原因になります。

エッジでの機械状態監視

手動での作業よりも優れた選択肢はエッジでの機械状態監視です。このシステムでは、センサ、エッジ・ゲートウェイ、エッジIoTソフトウェアを使用して、データの収集と分析を自動化します。エッジソリューションは事前に設定された範囲を超える数値を検出すると、機材に迅速な対応が必要であることをオペレーターに警告できます。
エッジでの機械監視は手動での作業とは異なり、自動かつ継続的で、特定の担当者が近くで待機している必要はありません。また、振動、RPM、ある時点でのデータといった1つのパラメータによるデータだけでなく、機械の健康状態を表す全体像をオペレーターに提供します。これにより、機械の動作履歴が示されるだけでなく、機械の次の動作のより正確な予測が可能になります。
エッジでの機械監視は最終的には、メーカーが機械の稼働時間を最大化するのに役立ちます。遠隔監視からのデータを使えば、完全なシャットダウンや定期的なシャットダウンは必要なくなります。その代わりに、ヘルスチェックの必要が表示された場合にのみ、対象を絞ったシャットダウンを計画できます。
また、エッジでの機械状態監視は、重要な動作や高度に繊細な機械にとってより実用的です。データはソースの近くで処理されるため、クラウドとの通信で発生する場合のある遅延を回避できます。エッジで監視を処理することで、変化へのリアルタイムな対応と迅速なアクションが可能になり、機材の修理やダウンタイムの処理に必要とされる何千ドルもの費用を節約できます。

最適な機械状態監視への道

エッジ・システムを使って事前障害予知に移行する動作は通常、次の3つの段階から構成されます:

遠隔監視: この最初のステップは、作業の可視性を高め、遠隔地から機材を管理し、場合によっては保守する機能を提供することで、組織に大きな価値をもたらすことが少なくありません。
ヘルス・スコアリング: エッジでの機械状態監視では、機材が正常に動作しているかどうかを示すパラメータに制限を設定する必要があります。
障害の可能性と介入の必要性の予測: 監視対象の計量が許容可能なしきい値を超えた場合、システムは担当者への警告、生産ラインの停止、リモート・メンテナンスによる問題の解決といったアクションを実行できます。

リモート機械状態監視は、新しい機材を導入するときにも役立ち、遠隔地からの設定やアクセスを可能になります。例えば、2020年にリモートワークの普及が進んだ際、企業はエッジでの機械状態監視により、モバイル機器が企業の規定に従って正しく構成および使用されているかどうかを確認して、モバイル機器への投資を保護できました。

より安全で生産性の高い作業環境を支援

エッジでの機械状態監視は、ソーシャルディスタンスのポリシーに対応するようにプロセスを変更した作業の自動化とリモートアクセスによっても、その価値が証明されています。技術者やオペレーターはエッジでの機械状態監視により、作業者の健康を危険にさらし、会社の責任を増やす恐れのある対面式の監視やサービスに頼るのではなく、必要なデータに遠隔地からアクセスできます。労働力が40%も削減されているため、常に責任を負えるスタッフを配置できない場合、機械のヘルスデータを収集して分析し、すべての作業者と共有する機能が必要不可欠です。
手動による作業からエッジでの機械状態監視に移行でメリットがもたらされることに議論の余地はありませんが、自動化されたエッジ・システムを採用するのに時間がかかる場合があります。プラントの管理者や技術者は管理の継続を要望し、技術の導入で仕事の安全性が低下するのを懸念するかもしれません。手動による監視プロセスからリモート監視や自動化に移行する際には、職場環境を進化させるための段階を踏むことが賢明です。
エッジでの機械状態監視は、事業全体だけでなく、個々の社員の役割にもメリットがあることをチームに思い起こさせてください。技術者やオペレーターは機材を手動で検査する負担がなく、生産の最大化、コストの削減、効率の向上、イノベーションといった仕事の他の分野に専念する時間を増やせます。一方、機材の健康管理はエッジでの機械状態監視でカバーできます。

遠隔監視向けのADLINKのマシンヘルス・ソリューションの詳細についてはこちらをご覧ください。

AdvancedTCA スイッチブレード

aTCA-3430

3U CompactPCI シリアルブレード

cPCI-A3525

CompactPCI/PlusIO/Serial

cPCI-6636

組込みフラッシュストレージ

2.5 inch SATA SSD Series

マシンビジョンAI

Smart Pallet

COM-HPC Server Type

COM-HPC Ampere Altra

AdvancedTCA スイッチブレード

aTCA-3430

ADLINK Edge SDK

Edge SDK

Medical Panel PCs

MLC-AL/ MLC-KL

堅牢屋外サーバ

SETO-1000

COM Express Type 6

Express-TL

Mini-ITX マザーボード

AmITX-SL-G

Edge Server

MECS-6110

機械状態監視 (MCM)

MCM-204

Embedded MXM Modules

EGX-MXM-T1000

Embedded MXM Modules

EGX-MXM-T1000

拡張型ファンレス組込みPC

MVP-6100

モーションコントロール

PCIe-8158

Industrial Monitors

OM Series

Preliminary

Edge Server

MECS-6110

ディープラーニング推論プラットフォーム

DLAP-301-JNX

Preliminary

Edge Server

PCIe-ACC100

ビジョンシステム

EOS-JNX Series

Industrial Monitors

IM-215

Preliminary

マシンビジョン

PCIe-U300 Series

統合型ファンレス組込みPC

MVP-5100-MXM

Embedded MXM Modules

EGX-MXM-RTX3000

VPX 3U ブレード

VPX3020

データ収集 (DAQ)

USB-2401

ネットワークセキュリティアプライアンス

CSA-7400

ATX Motherboards

IMB-M45

Preliminary

COM Express Type 7

Express-ID7

Preliminary

堅牢SFF プラットフォーム

HPERC-KBL-MH

ROS2 ソリューション

ROScube-I

医療用BOX型PC

MLB-3000 / MLB-3002

COM Express Type 6

Express-TL

ADLINK エッジ IoT

Digital Experiment

PC/104 SBCs