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TBM(時間基準保全)からCBM(状態基準保全)に切り替えたい

【目次】

CBMへ切り替えるメリット

従来のTBM（時間基準保全）では、設備の状態にかかわらず定期的に保全作業を行うため、作業が過剰になったり、逆に不十分になることがありました。一方で、CBM（状態基準保全）では設備の状態を常に監視し、その状態に応じて最適なタイミングで保全作業を実施できます。その結果、突発的な設備の停止を防いだり、保全部品や人件費などのコストを最適化できるなど、さまざまな効果が期待できます。

・突発的な設備故障の減少・生産ロス回避
IoTセンサーやデータ解析を活用することで、設備の異常兆候を早期に検知でき、突発的な設備停止による大きな損失を未然に防ぐことができるようになります。

・メンテナンス回数の最適化・コスト削減
設備の状態・データに基づく保全・点検ができるようになり、メンテナンス作業の最適化や人的リソース、保全部品在庫の最適化などが可能になります。

・設備寿命の延伸・保全計画の高度化
異常兆候に応じて設備故障が発生するまえに保全処置ができるため、部品の焼き付きや破損を防ぎ、設備寿命を伸ばすことができるようになります。

・現場作業の効率化と安全性向上
データに基づく保全作業が可能になるため、効率的な点検や修理が可能になります。また、IoTセンサーを活用することで危険個所での作業を最小化し、作業員の安全性確保にも寄与します。

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CBMとは

設備保全の考え方にはさまざまなものがあります。製造業で利用される保全手法としてはTBM（時間基準保全）が主流であると考えられます。これに加え、近年ではAI・IoTやセンサー技術の進展によりCBM（状態基準保全）が普及しつつあります。CBM方式を導入することで、設備の状態をデータで把握できるようになるため、メンテナンス回数の最適化、コスト削減や突発的な故障停止リスクを回避効果などが期待できます。

TBMからCBMへの切り替えが必要な理由

TBMは定期的な点検・整備を指標としているため、設備状態を十分に反映しきれず、保全のタイミングが適切でない場合があります。その結果、メンテナンスが過剰になる場合や、反対に十分なメンテナンスを実施できない期間が続くことで、突発故障が発生しやすいという課題を抱えています。CBMに切り替えることで、人に依存しない、センサーやデータ分析技術を活用し、設備の実際の状態を把握することで、保全作業の最適化や故障予防が可能となります。

・突発的な設備故障による機会損失の回避
TBMでは状態を把握しきれないため、設備が想定外に停止した場合、予期せぬ機会損失が発生する可能性があります。

・メンテナンス回数の最適化・コスト削減
TBMでは、設備の状態にかかわらずメンテナンス作業にはいるため実際には不要な作業が含まれる場合があります。これは作業工数の増加や保全部品在庫にも関係してきます。

・データ活用・現場作業効率化
手作業による保全情報や故障履歴を記録する場合、現場担当者の負担が高い場合があります。また工場全体での情報共有に時間がかかるため、データ活用や工場全体の効率化が進みません。

CBMの実現方法・関連技術

CBM（状態基準保全）を導入する際には、効率化を図るためにIoTセンサーによる設備監視やデータ解析システムなどの活用が検討されます。もし社内に専門の人材がいれば、自社でセンシングやデータ解析の仕組みを構築することも可能です。また、メーカーが提供するIoTやAIを活用したソリューションを利用する方法もあります。

例えば、故障予兆監視システムや設備保全管理システムなどを使うことで、設備データの収集・分析、異常兆候の検知、現場データの一元管理や、過去の実績を活用した多角的な分析が実現できます。これにより、設備の状態を効果的に監視することができます。

・IoTセンサーによる設備状態の常時モニタリング
温度、振動や回転数などのデータをセンサーで自動取得し、異常兆候の早期検知につなげます。

・状態基準保全システムや予知保全システムの導入
異常傾向を分析できるシステムを活用し、最適なメンテナンスタイミングを判断します。

・AI・BIツール等による傾向・相関解析
収集した大量の運転・保全データを多角的に解析し、ダッシュボードやモニター上で可視化するなど、人が見逃しがちなリスクを認識できるようにします。

・データの統合・一元管理
設備データ・メンテナンス記録・在庫情報などを統合管理し、多角的な分析や部門間の連携・効率化、データ解析により、メンテナンス作業などを最適化します。

化学業界における設備保全のスマート化・IoT/AIの利用動向

化学工場における生産設備の老朽化対策の現状と課題(2024年調査)によると、化学工業や石油業界の設備保全手法は定期点検・交換による予防保全が主流であるものの、予知保全やデータに基づく保全の導入も拡大傾向にあります。特に、従業員規模が大きくなるほど事業所ほど、データ解析や振動測定などを活用し、故障の予兆を捉えて効率的な保全を実現しようという取り組みが進んでいる傾向がみられました。

同調査によると、CBM化などを含む設備保全のスマート化に期待される効果としては、設備の生産性や稼働率の向上、保全業務の効率化・省力化、安全性の向上、突発的な故障や停止リスクの削減などが挙がっています。一方で、導入・定着に向けては、推進できる人材や知識・ノウハウの不足、予算制約、費用対効果の不透明さ、既存設備との連携の難しさがあるという結果になりました。

生産設備の老朽化対策の観点からも、故障頻度や生産性、品質、そして安全性の維持・向上を図るためにCBMの活用が期待されています。 化学工場における生産設備の老朽化対策の現状と課題(2024年調査)では、定期点検や計画的な部品交換、設備改修のほかに、設備稼働状況の監視や設備保全管理システムの活用、AI・IoTによる予知保全に取り組むとの回答も少なくありませんでした。特にAI・IoTを活用した予知保全に関しては、今後さらに導入を検討する現場も多く、今後の推進力が期待されています。

化学工業のIoT/AIの利用・活用に関する調査(2022年調査)では、予知保全・予兆保全システムの導入率は全体の約14％ですが、今後導入を検討する事業所は約3割に達しており、CBMの将来的な導入が期待されます。CBM推進の目的は、生産性向上やデータの利活用、品質改善、異常検知の高度化などが挙げられ、データの見える化とAI分析による故障予知技術の導入が設備保全戦略の主流となりつつあります。しかしながら、IoT・AI活用でも、人材やノウハウ不足、費用対効果判断の難しさ、現場運用の複雑さなどの課題が多く、技術と体制の両面からの改革が求められています。

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PoCから始める設備保全のCBM化

CBM（状態基準保全）への切り替えを行う企業では、まず小規模な導入やPoC（概念実証：Proof of Concept）を実施し、期待される効果を確認したうえで本格的に展開するケースが多く見られます。

また、CBMの対象となる設備や目的によって、どのようなデータを活用するかが異なるため、必要となるIoTセンサーや分析手法も変わってきます。まずは現状の設備保全業務の課題を整理し、PoCを計画、導入期待効果を確認することがCBM化の第一歩となります。

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