横河電機株式会社
横河ソリューションサービス株式会社

資産パフォーマンスと信頼性

重要な設備を止めずに稼働させるために - 問題を早期に特定し、自信を持って対応し、突発的な修理を計画的な作業へ転換します。

稼働率が重視される環境では、設備状態をシンプルに監視し、故障前の兆候を検知し、検出から作業・部品手配までをシームレスに進める仕組みが求められます。
まずは影響度の高い2〜3資産から始め、数週間でプロセスを検証し、チームのペースで拡張できます。

このページで得られること

  • 既存システムを活用して実施できる段階的アプローチ
  • 明確なKPI
  • OpreX™ Integrated Solutionsページへのリンク付きショートユースケース
重要な設備を止めずに稼働させるために - 問題を早期に特定し、自信を持って対応し、突発的な修理を計画的な作業へ転換します。

 

横河電機が選ばれる理由

  • 状況監視から診断・保全実行までを一貫したフローで接続し、反応的な対応を予防的な管理へ転換
  • ルールベースとモデルベースを組み合わせたハイブリッド診断により、プロセス制約下でも安定した判断を支援
  • 段階的な導入により、信頼性指標を着実に向上させ、突発停止を削減

 

概要

  • 課題
    データが分断され、事後対応型の保全では早期警兆をつかむことが難しい。
    小さな異常が突発停止や品質ロスに発展する。
  • アプローチ
    継続的な状態監視 → ハイブリッド診断(ルール+モデル) → 保全作業および部品手配をシームレスに連携。
  • 成果
    平均故障間隔(MTBF)の向上、突発停止および品質損失の削減、保全負荷の安定化、予備品在庫の適正化。
  • 主なKPI
    • MTBF(平均故障間隔)
    • MTTR(平均修理時間)
    • 計画保全比率
    • 突発停止時間
    • 一回修復率(First-Time-Fix Rate)
    • 予備品欠品率(Spare Parts Stock-Out Rate)

ここで紹介する手法と代表的な目標値は一般的なものです。実際の成果は、現場条件、データ品質、運用制約によって異なります。

  • スチームトラップ監視パッケージ

    スチームトラップの状態をリモートで監視し、蒸気漏れ故障によるエネルギー損失予測金額をクラウド上に表示します。エンジニアリングを完了したシステムを一括して提供するサブスクリプションサービスです。

  • 振動監視パッケージ

    各地にある工場や広い構内に点在する振動センサの設備監視をパッケージ化。工数費用をあまりかけずに設備保全のDX化始めませんか?お試し感覚の手軽さで導入が可能です。

詳細

課題

 

次のような課題は、現場でも見られませんか?

 

設備の基盤保護とライフサイクル管理

設備の基盤保護とライフサイクル管理

更新計画や資産状態の可視性が不十分であり、確信をもった投資判断が難しい。

設備のリアルタイム監視と故障予兆診断

設備のリアルタイム監視と故障予兆診断

時間ベースの保全や分断されたシステム、主観的な診断に依存している。

設備部品および在庫の管理

設備部品および在庫の管理

在庫の所在や状態が明確でないため、リアルタイムでの補充管理が困難である。

 

横河電機による支援

 

チームと共にこれらの課題へ取り組むための実践的なアプローチ

 

設備資産の優先順位付けとガバナンス確立

設備資産の優先順位付けとガバナンス確立

  • 資産保護の基準を確立する
  • ライフサイクル管理の実践を導入する
  • 更新・投資回収(ROI)計画を透明化する
重要な設備のモニタリングと一貫した診断

重要な設備のモニタリングと一貫した診断

  • リアルタイム監視と統合分析を導入する
  • ルールと閾値を定義し、アクション設定後に予測的手法を追加する
  • 保全ワークフローをデジタル化する
作業・部品を連携させた統合的な運用
 

作業・部品を連携させた統合的な運用

  • リードタイムを安定化し、欠品や過剰在庫を抑制する
  • リアルタイムな部品トラッキングにより可視性を向上させる
  • 重要部品の需要を予測し、供給側との連携を統合する

 

活用事例

 

ケース1:統合的な設備運用による資産ベースの優先順位付けとガバナンス

アラート、作業、コンプライアンスデータが分断されていると、小さな異常が停止につながる。
これらを一元的に可視化し、明確な責任を設定し、運用リスクに基づいて優先順位付けを行うことで、チームが早期に対応し、コンプライアンスを維持できるようにする。

チームが得られる成果
  • 設備健全性の一元的で関連性の高いビューを確立
  • 文脈に基づく早期判断と行動
  • リスクと対応準備度に基づく業務優先付け
ケース1:統合的な設備運用による資産ベースの優先順位付けとガバナンス

 

ケース2:継続的な監視 ― ルールを先に、予測を次に

行動ルールが未定義なままでは予測モデルの精度が低下する。
まずは明確なルールや閾値でアクションをトリガーさせ、その上で予測的なレイヤーを追加することで、早期警戒の範囲を拡大し、アラートから作業指示までの時間を短縮する。

チームが得られる成果
  • 誤警報の減少と次アクションの明確化
  • アラートから作業指示までのリードタイム短縮
  • 信頼性指標(例:MTBFなど)の改善
ケース2:継続的な監視 ― ルールを先に、予測を次に

 

ケース3:設備点検と劣化診断の高速化に向けたロボット活用

手動巡回では担当者や時間帯により品質がばらつき、初期兆候が見逃される。
ロボットによる定期観察を標準化し、異常を文脈付きでログ化・蓄積することで、初回対応率を高め、現場リスクを低減する。

チームが得られる成果
  • 巡回ルート間での観察品質の均一化
  • 微細な劣化の早期検出
  • 危険エリアでの滞在時間の短縮
ケース3 設備点検と劣化診断の高速化に向けたロボット活用

 

ケース4:線状・回転設備のためのドローン点検

高さ・熱・距離といった要因により、目視点検には死角とリスクが生じる。
ドローンによる遠隔点検で欠陥を早期に発見し、臨時修理を計画的な保全に転換する。

チームが得られる成果
  • 到達困難な設備の欠陥を早期検知
  • 計画的メンテナンスウィンドウの拡大
  • 意思決定のためのエビデンスの文書化
ケース4 線状・回転設備のためのドローン点検

 

Solution Pick Up

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