【要約】
こちらの記事は『設備保全管理をCBMで強化する、PLCデータの収集で設備稼働監視も実現』の要約です。本記事では中小製造業における設備保全管理の強化をテーマに、金型治工具の使用状況の可視化とメンテナンス精度向上の手順を解説。さらに、PLCデータの収集による設備稼働監視や予兆管理についても触れています。
1．設備保全管理の課題と対策
〈課題〉
- 金型治工具の使用状況を把握しておらず、最適なメンテナンス計画が立てられない
- 誤った金型治工具の使用による品質不良が発生
- 設備停止に気づくのが遅れ、復旧に時間がかかる
〈対策〉
使用状況のデータ収集 により、最適なメンテナンスを実施し、無駄な点検工数・コストを削減
誤使用チェックを導入し、品質不良を防止
設備稼働状況の可視化で異常停止を即座に検知し、迅速な対応を可能に
2．金型治工具のメンテナンス管理
（1）金型治工具のマスタ登録
- 管理項目：金型No.、製造番号、ショット数 など
（2）使用回数データの収集
- PLCや手入力でデータ取得
- ラズパイなどのIoTデバイス活用で自動化も可能
（3）メンテナンス時期の予測
- 累計ショット数と規定ショット数の比較 により、メンテナンス時期を予測
- 販売計画と連携することで、より精度の高いメンテナンス計画が可能
CBM（状態基準保全）の導入により、必要なタイミングで適切なメンテナンスを実施し、コスト削減と設備寿命延長 を実現
3．金型治工具の誤使用防止（ポカヨケ）
- バーコードリーダーで金型治工具をスキャン し、生産品目に適合するかチェック
- 誤使用の防止により品質不良を削減
4．設備稼働監視
（1）PLCデータの収集
- PLCからLAN経由でデータを取得（Python＋ソケット通信）
- 設備の運転状況・異常停止を記録し、監視可能に
（2）設備の信号灯情報の可視化
- 異常停止を一括管理画面で監視 し、即時対応を可能に
遠隔監視が可能になり、設備停止時間の短縮が実現
5．予兆管理
- 設備の振動や電流などのデータをセンシング し、異常の兆候を検知
- AIによるデータ分析はコストがかかるため、まずは基本的なデータ収集から着手
予兆管理により、長期停止（ドカ停）のリスクを低減
まとめ
- CBM（状態基準保全）を導入し、設備メンテナンスの最適化
- PLCデータを活用し、設備の異常監視・停止時間の短縮を実現
- 最終的には予兆管理を目指し、より効率的な設備管理を推進
まずは 手軽に導入可能なIoT技術 を活用し、段階的に デジタル化と高度な保全管理 へと進めていくことが重要です。
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【所感】
・PLCデータ(設備データ)を活用できている企業はまだまだ少ないと思うので、そういった企業にとってかなり参考になる内容だと感じた。
・設備保全はトラブル等で忙しい部署なので、こういったデータ収集や保全業務の改善は部署横断での取り組みが必要だと思う。
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