設備診断や点検を行ったあと、「結果をどうまとめるか」は非常に重要です。
どれだけ精度の高い測定をしても、報告書が不十分だと正しい判断や改善ができません。
本記事では、診断結果を正しく伝え、組織で共有・活用するための報告書・管理帳票の作り方を解説します。
設備診断や点検を行ったあと、「結果をどうまとめるか」は非常に重要です。
どれだけ精度の高い測定をしても、報告書が不十分だと正しい判断や改善ができません。
本記事では、診断結果を正しく伝え、組織で共有・活用するための報告書・管理帳票の作り方を解説します。
リスクアセスメントは、設備の点検・作業・運転において発生し得る危険を洗い出し、そのリスクを評価・低減するための体系的な手法です。
製造現場の安全を確保し、事故やトラブルを未然に防ぐために欠かせません。
設備点検は「やりっぱなし」では意味がありません。
点検で得た情報を分析し、改善につなげることで、はじめて“生きた保全活動”になります。
本記事では、設備点検をPDCAサイクルで運用する考え方と、改善を継続させる具体的な手順を解説します。
モータ、ポンプ、油圧ユニット、冷却装置など、工場設備は日々の運転によって少しずつ劣化します。
設備診断とは、こうした「見えない変化」をデータや測定によって見える化し、重大な故障を防ぐための判断材料を得る活動です。
製造現場の保全業務は、IoT・AI・クラウドの普及によって急速に進化しています。
これまで人の感覚や経験に頼っていた「点検・記録・判断」を、データを基に自動化・効率化できるようになりました。
本記事では、IoTを活用した設備保全の最新動向と主要ツールを体系的に紹介します。
工場の点検や報告書作成に時間がかかっていませんか?
点検・教育・報告書作成クラウドツールは、現場作業の記録・教育・共有をクラウド上で一元化し、
紙やExcelに頼らない「デジタル保全業務」を実現します。
設備の点検・修理履歴や部品交換記録を「紙」や「Excel」で管理していると、情報が分散し、担当者依存になりがちです。
メンテナンス管理システム(CMMS)は、これらの情報をデジタル化・一元管理することで、保全の効率化と属人化の解消を実現する仕組みです。
従来の点検やしきい値監視では「微妙な異常傾向」を見逃していたいました。
AIが自動で見つけ出すAI異常検知ソフトは、センサや監視クラウドで収集したデータを解析し、故障や劣化の兆候を早期に検出するツールです。
工場内のモータ、ポンプ、油圧ユニット、空圧ラインなど、あらゆる設備のデータを一元的に監視・分析できるのが設備状態監視クラウドです。
近年はIoTゲートウェイや無線センサとの連携により、リアルタイムで“工場の健康状態”を見える化できるようになりました。
工場や生産ラインでは、温度・圧力・電流・振動など、さまざまなセンサから情報が出力されています。
しかし、それらのデータを統合・活用できなければ「点」で終わってしまいます。
IoTゲートウェイは、各設備のデータを「面」で管理し、クラウドや監視システムへ送信するための通信中継装置です。