予知保全

予知保全（PdM）^{[ 1 ]}技術は、稼働中の機器の状態を判断し、いつメンテナンスを実施すべきかを推定するために設計されています。このアプローチは、必要な場合にのみ作業が実行されるため、ルーチンまたは時間ベースの予防保全よりもコスト削減効果が高いとされています。したがって、機器の劣化状態の推定に基づいて実施される状態ベースのメンテナンスとみなされます。^{[ 2 ] [ 3 ]}

予知保全の主な利点は、是正保全のスケジュールを容易にし、予期せぬ機器の故障を未然に防ぐことができる点にあります。機器の状態に関する測定値を考慮に入れることで、保守作業（予備部品、人員など）をより適切に計画することができ、これまで「計画外の停止」となっていたものが、より短く、より少ない「計画的な停止」へと変わり、プラントの稼働率が向上します。その他の潜在的な利点としては、機器の寿命延長、プラントの安全性向上、環境に悪影響を与える事故の減少、予備部品の取り扱いの最適化などが挙げられます。

予知保全は、平均寿命や期待寿命の統計ではなく、機器の現在の状態（測定値を含む）を考慮して、いつメンテナンスが必要になるかを予測するという点で、予防保全とは異なります。将来の状態を予測するために、機械学習アプローチが採用されています。 ^{[ 4 ]}

予測保全を実施するために必要な主な構成要素には、データ収集と前処理、早期故障検出、故障検出、故障までの時間予測、保守スケジューリングとリソース最適化などがあります。^{[ 5 ]}予測保全は、生産性向上の原動力の一つであり、ジャストインタイム生産を実現する方法と考えられています。^{[ 6 ] [ 7 ]}

予測保全は、定期的（オフライン）または継続的（オンライン）な機器状態監視を実行することにより、機器の状態を評価します。このアプローチの最終目標は、保守活動が最も費用対効果が高く、機器が閾値内で性能を失う前に、計画された時点で保守を実行することです。これにより、故障による計画外のダウンタイムコストが削減されます。業界によっては、1 日あたり数十万ドルのコストが発生する場合があります。^{[ 8 ]}エネルギー生産では、収益と部品コストの損失に加えて、未納に対して罰金が課せられる可能性があり、コストがさらに増加し​​ます。これは、機器が必要かどうかに関わらず保守される時間ベースおよび/または稼働回数ベースの保守とは対照的です。時間ベースの保守は労働集約的で、定期点検の間に発生する問題を特定するのに効果的ではなく、したがって費用対効果がありません。

予知保全の「予知」要素は、機器の状態の将来的な傾向を予測するという目標に基づいています。このアプローチでは、統計的プロセス管理の原理を用いて、将来のどの時点で保守活動を行うのが適切かを判断します。

ほとんどの予知保全点検は機器が稼働中に実施されるため、通常のシステム運用の中断を最小限に抑えることができます。予知保全の導入により、大幅なコスト削減とシステム信頼性の向上を実現できます。今日の変化の激しいサービス保守環境において、修理プロセスの長期化は、卓越した運用を維持しようとする組織にとって大きな課題となっています。ダウンタイムの延長、平均修復時間（MTTR）の増加、および生産損失は、収益性に影響を与えるだけでなく、サービスの継続性を阻害し、顧客満足度を低下させます。機器の老朽化と保守要件の強化に伴い、革新的なソリューションの探求はますます緊急性を帯びています。

目標の一つは、予測保全データをコンピュータ化された保守管理システムに転送し、機器の状態データが適切な機器オブジェクトに送信されて、保守計画、作業指示の実行、および報告がトリガーされるようにすることです。^{[ 9 ]}これが達成されない限り、予測保全ソリューションの価値は限られており、少なくとも数万個の機器を備えた中規模から大規模のプラントでソリューションが実装されている場合はなおさらです。2010年、鉱業会社のBolidenは、分散制御システムと予測保全ソリューションを組み合わせたものを、プラントのコンピュータ化された保守管理システムとオブジェクトレベルで統合し、プロセス制御のためにHighway Addressable Remote Transducer Protocol、IEC61850、OLEなどのプロトコルを使用して機器データを転送しました。

機器の状態を評価するために、予知保全では赤外線、音響（部分放電および空中超音波）、コロナ検出、振動解析、騒音レベル測定、オイル分析、その他の特定のオンラインテストなどの非破壊検査技術が利用されます。この分野における新しいアプローチは、実際の機器での測定値と、他のデバイスで測定されたプロセス性能の測定値を組み合わせて、機器のメンテナンスをトリガーすることです。これは主に、協調型プロセス自動化システム（CPAS）で利用可能です。現場での測定は、配線コストを削減するために、無線センサーネットワークによってサポートされることがよくあります。

振動解析は高速回転機器で最も効果を発揮し、PdM プログラムを立ち上げて実行に移すには最も費用のかかる要素となる可能性があります。振動解析を適切に行うことで、ユーザーは機器の状態を評価し、故障を回避できます。最新世代の振動アナライザーは、従来機種よりも多くの機能と自動化機能を備えています。多くのユニットは 3 軸の振動スペクトル全体を同時に表示し、特定の機械で何が起こっているかをスナップショットで提供します。しかし、このような機能があっても、オペレーターが振動解析の基本を理解して適用しない限り、最も高度な機器でさえ、発生する問題を正確に予測することはできません。^{[ 10 ]}

状況によっては、複数の競合する発生源からの強いバックグラウンドノイズ干渉によって、目的とする信号が覆い隠され、振動センサの産業用途への適用が阻害される可能性があります。そのため、モータ電流シグネチャ解析（MCSA）は、振動測定に代わる非侵襲的な手法であり、電気システムと機械システムの両方の故障を監視できる可能性を秘めています。

遠隔目視検査は、最初の非破壊検査です。費用対効果の高い一次評価を提供します。折り目、破損、ひび割れ、腐食など、部品の外観から重要な情報や欠陥を推測できます。遠隔目視検査は、十分な照明（少なくとも350ルクス）を備えた良好な条件下で実施する必要があります。検査対象の部品に直接アクセスできない場合は、内視鏡と呼ばれる鏡とレンズで構成された機器が使用されます。外観の不規則性を伴う隠れた欠陥は、内部のより深刻な欠陥を示している可能性があります。^{[ 11 ]}

音響分析は、音波レベルまたは超音波レベルで行うことができます。状態監視のための新しい超音波技術により、回転機械の摩擦や応力を「聞く」ことが可能になり、従来の技術よりも早く劣化を予測できます。^{[ 12 ]}超音波技術は、人間の耳には聞こえない高周波音に敏感で、低周波音や機械的振動と区別します。機械の摩擦波と応力波は、超音波の上限領域で特徴的な音を発します。これらの摩擦波と応力波の変化は、振動分析やオイル分析などの技術よりもはるかに早く劣化状態を示唆することができます。適切な超音波測定と分析により、資産と運転状態の直接的な関係に基づいて、正常な摩耗と異常な摩耗、物理的損傷、不均衡状態、潤滑の問題を区別することが可能です。

音波式監視装置は安価ですが、超音波技術に比べて用途が限られています。音波式技術は機械設備にしか適用できませんが、超音波装置は電気的な問題も検出でき、機械的な問題の検出においてもより柔軟で信頼性が高いと言えます。

赤外線による監視と分析は、最も幅広い用途（高速機器から低速機器まで）を持ち、機械的故障と電気的故障の両方を検出するのに効果的です。現在、最も費用対効果の高い技術であると考える人もいます。オイル分析は、関連する場合には、最終的には他のどの技術よりも予測的になる可能性があります。プラントのオイルプログラムがこのレベルの洗練と有効性に達するには、何年もかかる場合があります。オイルサンプルに対して実行される分析技術は、使用済みオイル分析と摩耗粒子分析の 2 つのカテゴリに分類できます。使用済みオイル分析は、潤滑剤自体の状態を判断し、潤滑剤の品質を判断し、継続使用の適合性を確認します。摩耗粒子分析は、潤滑されている機械部品の機械的状態を判断します。摩耗粒子分析により、存在する固体材料の組成を特定し、粒子の種類、サイズ、濃度、分布、形態を評価できます。^{[ 13 ]}

モデルベースの状態監視は、予知保全プログラムで使用されるもう1つのアプローチです。これは、モータ電流や電圧などの電気信号を分析し、測定されたパラメータを基準モデルと比較して、故障に関連する偏差を特定するものです。この方法は、航空宇宙システムや産業システムに適用されています。^{[ 14 ]}モデルベースのシステムは、自動データ分析と継続的な監視をサポートできます。その他の予知保全方法には、さまざまなデータ駆動型およびスマートテスト戦略が含まれます。^{[ 15 ]}

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