総合設備効率(OEE)の重要性
(国際)競争の激化、コスト圧力の増大、熟練労働者の大幅な不足、Industry 4.0など。製造会社として、今日、さまざまな課題に直面しています。機械やシステムのメンテナンスや修理などの日常的な課題もあります。
市場で成功するためにはマシンとシステムの可能な限り高い生産性が何よりも重要です。これを測定し、それを向上させるための最も重要なキー数値は総合設備効率または OEE(総合設備効率)です。OEE 値は計画された生産時間中の最大の可能性と比較して、機械とシステムがどの程度よく使用されているかを示します。可用性、パフォーマンス、品質の領域における損失をより適切に特定し、定量化できるようになります。
しかし、あなたの会社で OEE を増やすにはどうすればよいでしょうか?
中央の調整ねじは計画外のダウンタイムになります。もちろん、システムの可用性が低いと、OEE も低くなります。しかし、ダウンタイムを回避するにはどうすればよいでしょうか? 原因に対処することによって。そして、これは人的ミスや資材の不足に加えて、主にコンポーネントやシステムの計画外の障害が原因です。特に空気圧シリンダなどの小型コンポーネントの故障は重大な影響を及ぼす可能性があります。
生産におけるこのようなダウンタイムを簡単に回避し、装置全体の効率を向上させることができます。
予知保全による OEE の向上
わずか 1 分間の計画外のダウンタイムにより、最大 10,000 ユーロのコストが発生する可能性があります(高価なプロダクションの場合)。これらは時代遅れのメンテナンス概念を見直し、最適化するための 10,000 の十分な理由です。特に、空気圧シリンダなどのコンポーネントの故障によって引き起こされる計画外のダウンタイムの大部分は予知保全を使用することで簡単に回避できるためです。
AIソリューションによる予知保全
しかし、予知保全とは正確には何でしょうか?
機械やシステムの状態を継続的に監視することで、重大なイベントや微妙な逸脱が初期段階で検出されます。マシンやシステムのセンサはデータを収集して送信し、システムまたは人工知能に転送します。そして、得られた数値と計算に基づいて、AIが適切な保守・修理対策を導き出します。
空気圧シリンダなどのコンポーネントの現在の状態が監視されるだけでなく、システム内の潜在的なエラーや異常も予測されます。これにより、中断が発生する前にメンテナンスと修理が開始されるため、計画外の停止が防止されます。
予知保全の実践: シリンダの監視
運用データやマシンデータの収集などの古典的なツールは診断や原因調査に長い間使用されてきました。
ただし、予測メンテナンスと比較すると、いくつかの欠点があります:
- 多くのデータと接続が完全に除外されます
- 従来のプログラミングではあまりにも複雑でコストがかかりすぎる
- 将来の見通しを提供するものではありません
- 早めに対策を講じない
ソリューション: Festo AX 産業用アプリ
Festo は予測メンテナンス用の標準化された AI アプリを使用して、誰もが予測メンテナンスにアクセスでき、スケーラブルなサービスを提供します。Festo AX Motions Insights Pneumatic と同様: あらゆるメーカーの空気圧シリンダ用の AI アプリです。このアプリは空気圧ドライブや制御チェーンの異常や誤動作を即座に検出し、コンポーネントの故障による機械の故障を回避します。
Festo AX Motions Insights の空気圧ハイライト:
- 空圧ドライブチェーンの摩耗や異常を継続的に監視
- PLCを介した接続
- Plug & play: データ サイエンスのノウハウは必要ありません
- ブラウザ経由で簡単に表示・アクセス可能
- あらゆるのメーカーのドライブと互換性: 誰でも使える1つのスタンダードアプリ
Industry 4.0 の結論と展望
予知保全を使用して装置全体の効率を最適化することは製造会社にとって効率と競争力の向上に向けた重要なステップです。Festo AX Motions Insights Pneumatic などの AI ソリューションをシステムに統合することで、メンテナンスと修理を簡単に改善し、計画外のダウンタイムを最小限に抑えることができます。AI を使用すると、生産と社内の主要人物を最適化できます。
モノのインターネット(IoT)や機械学習などの将来の開発とトレンドにより、予知保全ソリューションは引き続き改善され、普及するでしょう。これはすでに AI ソリューションに依存している企業が OEE 指標を向上させ、明確な競争上の優位性を確保していることを意味します。何を求めている？
