設備保全・予知保全の導入事例|エア漏れの定期診断で突発停止を半年で1件削減した実践レポート

中村香織
2026/5/19
2026/5/19

西日本工場の中村香織です。今回は「エア漏れの定期診断」について、現場で実際に試した内容を共有します。設備保全・予知保全を単なるツール導入で終わらせず、同じ条件で効果を測り、別の担当者でも続けられる状態にすることを目的にしました。対象は日常業務の中で繰り返し発生する作業で、まず60件の記録を集めて現状を整理しました。

取り組みのきっかけは、センサーを設置したものの、どの値を異常と判断するかが決まらず、データを見るだけになっていました。担当者への聞き取りだけでは感覚的な議論になったため、処理時間、発生件数、手戻り、待ち時間を一週間単位で記録しました。特に例外が起きた場面と、その際に誰へ確認したかを残したことで、表面上の作業時間だけでなく、判断待ちや情報探索のロスも見えるようになりました。

実施にあたっては、正常時の基準値を三か月取得し、単純なしきい値と変化率の二段階で注意情報を出すようにしました。最初から全工程を変えず、影響範囲の小さい一工程で7週間試行しました。週に一度、利用者と管理者で結果を確認し、操作に迷った箇所、判断が分かれた条件、想定外の処理を一覧化しています。手順書には正常時だけでなく、停止・差し戻し・手作業へ戻す条件も追記しました。

現時点の結果は「突発停止を半年で1件削減」です。加えて、確認漏れや再作業も導入前より23%減りました。数字だけでなく、担当者からは問い合わせの往復が減り、本来の改善活動に時間を使いやすくなったという声が出ています。一方、対象件数が少ない期間もあるため、品種、生産量、繁忙度などの条件をそろえた追加確認を続けています。

残っている課題は、予兆を検知しても停止時間を確保できない場合があり、生産計画との連携が次の課題です。今回うまくいった設定や手順をそのまま他拠点へ持ち込むのではなく、前提条件と適用できないケースもセットで残すことが重要だと感じました。次の一か月は、担当者が不在でも運用できるか、例外対応に何分かかるか、改善後に新しい負担が生まれていないかを確認します。

予知保全を進めている拠点では、誤報の許容回数や保全実施の判断基準をどう決めていますか。現場が納得した指標を共有してください。

※この投稿はデモンストレーション用のサンプルです。人物や企業、内容は架空のものです。


コメント

森俊介さん
2026-05-19 23:20:00

生産技術センターでIoTデータ基盤と予知保全モデルを担当しています。「エア漏れの定期診断」で突発停止を半年で1件削減という結果は参考になります。しきい値は設備ごとに設定しましたか。季節変動や負荷率をどのように補正しているか知りたいです。


中村香織 2026-05-20 22:00:00

森俊介さん、具体的な質問をありがとうございます。設備単位の基準値に負荷率の補正を加えています。夏季データが不足しているため、今季に再設定する予定です。まだ西日本工場内の検証結果なので、「エア漏れの定期診断」の次の測定値も追記します。


山口智子さん
2026-05-20 13:10:00

生産技術センターから、近いテーマに取り組んだ経験を共有します。保全部品の在庫削減を急いだ結果、復旧が遅れました。重要度別の最低在庫が必要でした。今回のエア漏れの定期診断でも、適用条件を一緒に残すと横展開しやすいと感じました。


中村香織 2026-05-25 08:30:00

山口智子さん、実例の共有ありがとうございます。ご指摘の点は今回も議論になりました。保全リーダーが一次判断し、生産管理と24時間以内に停止可否を決める流れにしました。 「エア漏れの定期診断」の横展開資料には、うまくいかなかった条件も追記します。


清水浩平さん
2026-05-22 01:50:00

生産技術の標準化と改善テンプレートの観点から拝見しました。故障回避件数だけでなく、点検追加工数も併記すると投資判断がしやすくなります。特に「エア漏れの定期診断」は結果だけでなく、変更前の判断基準も共有されると再利用しやすいです。


岡田昌弘さん
2026-05-24 09:10:00

グループ子会社Bでも「エア漏れの定期診断」への関心があります。突発停止を半年で1件削減という効果が別拠点でも再現するか、まず少量データで比較してみたいです。使用した確認表や手順書で共有可能な部分があれば参考にさせてください。


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