設備診断・保全技術における安全信頼性向上策およびその活かし方

はじめに

製造業の現場において設備診断と保全技術の重要性は、年々高まる一方です。

世界的なサプライチェーンの脆弱化や人手不足、省人化・自動化の潮流など、幾多の変革が進む中で「安全」と「信頼性」は、工場の生命線とも言えるキーワードになりました。

特に昭和時代に構築されたアナログ的なオペレーションが依然として根強く残る現場では、「このやり方は古い」「もっと効率化できるのでは」という思いを抱えつつ、「でも変えるのはリスクだ」と二の足を踏む傾向があります。

この記事では、現場管理職や購買・調達担当者、サプライヤーといった製造業の様々な立場の方々に向けて、「安全信頼性の高い設備診断・保全技術はどう構築すべきか」「現場にいかに根付かせ、バイヤーとしてどのように評価するべきか」という実践的視点から解説します。

設備診断・保全技術の基本と重要性

なぜ今“設備診断・保全”なのか

少子高齢化や熟練労働者の減少により、製造業では現場力の維持が課題になっています。

かつては「五感による現場監視」や「経験則に基づく予防保全」でトラブルを防いできましたが、今ではデータドリブンなアプローチが主流です。

突発故障が引き起こす生産停止や納期遅延、そしてそれによる顧客信頼の失墜。

この最悪のシナリオを防ぐためには、“壊れる前に異常の予兆をつかむ”診断・保全体制の確立は不可欠です。

従来型保全と最新技術の違い

従来の設備保全は、“定期交換・定期点検”が主流でした。

これは「一定期間ごとに部品交換／メンテナンスを実施し、トラブルを防ぐ」という考え方です。

一方、IoTやAIを活用した状態基準保全（CBM：Condition Based Maintenance）や予知保全（Predictive Maintenance）では、「実際の設備データや稼働状況から、異常を早期に検知し、必要時のみ効率的にメンテナンスする」スタイルへと進化しています。

例えば、振動解析や温度センサー、遠隔監視カメラなどを用いることで、人間の経験と勘に頼らず、科学的に設備の状態を判断できます。

安全信頼性向上策：現場で定着するポイント

“診断精度”と“現場目線の運用”の両立

先進的な診断システムやAIツールをいくら導入しても、オペレーターや保全担当者の知識・スキル、現場の運用ルールが伴わなければ、実用には至りません。

よくあるのは、「AI診断の結果を信じきれずに、結局は人間の判断に頼る」「現場にそぐわない複雑なシステム設計で、保全工数が逆に増加してしまう」といった問題です。

真に安全信頼性を高めるには、以下のポイントが不可欠です。

データ“可視化”と“現場共有”

設備診断の強化は“データの可視化”がスタートです。

センサーやIoTシステムで蓄積した情報をダッシュボードで見える化し、現場スタッフとリアルタイムに異常予兆を共有できる体制を作ります。

また、見える化されたデータを定例ミーティング等で日常的に確認する習慣を根付かせることが大切です。

「この変動は何が原因か」「危険な兆候はどこに現れるのか」といった気付きが生まれやすくなり、結果として現場力の底上げにつながります。

“二重のフェイルセーフ設計”と本質安全化

いかなるシステムも100%の信頼性を提供することはできません。

故に、診断システムや警報機器には「万が一の誤作動」や「電源喪失時」のバックアップとして、“二重のフェイルセーフ”を設計することが肝要です。

例えば、異常時に主電源が切れても自動でバックアップ装置が稼働する、不具合信号発生時は人手による物理的な一次遮断も可能にする等、ヒューマンエラー・システムエラーの双方に配慮した設備設計が求められます。

“ナレッジマネジメント”による経験知の継承

昭和時代から続く熟練者の「暗黙知」は、システム化だけで一朝一夕に置き換えられるものではありません。

現場スタッフの設備日誌、異常時の対処例、設備診断の勘所などをナレッジマネジメントとして仕組み化し、新人もベテランも活用できるようにすること。

例えば、トラブル事例データベースや業務引継ぎの動画マニュアル作成などが有効です。

これにより、属人的な技術から、組織知としての発展・展開が可能になります。

業界動向：アナログからデジタルへの過渡期における課題と展望

昭和モデルの「良さ」と「限界」

日本の製造業は「品質第一」「現場力重視」で世界に名を馳せましたが、裏を返せば“ヒト頼み”“紙頼み”の運用体制が依然として幅を利かせているのも事実です。

紙の日報や保守記録、目視・聴音等の個人技による発見など、きめ細やかな現場対応は昭和モデルの強みでした。

しかし、設備の老朽化が進み、部品や保全要員の調達も難しくなっている現在、「デジタル診断・保全」へのシフトは避けて通れません。

IoT・AI活用の最前線と“サイロ化”問題

センサーで取得したビッグデータ、AIによる異常検知、遠隔生産ライン監視など、最新技術は着実に浸透し始めています。

しかし現場では、情報システム部門と生産ライン、品質管理部門がバラバラにデータ管理を進めて“サイロ化”（縦割り）が発生し、情報が十分活用されないケースも目立ちます。

全社一丸となったデータ連携と現場主導の運用設計、すなわち“DXは現場のためのもの”という視点が不可欠です。

バイヤー・サプライヤー・現場 それぞれの立ち位置での活かし方

バイヤーに求められる「技術理解」と「リスクマネジメント」

設備診断・保全技術の導入検討を担当するバイヤー（購買・調達担当）は、単純な価格交渉だけでなく、

・導入設備が“どのような安全・信頼性策を講じているか”
・現場スタッフが運用しやすい設計やサポート体制が整っているか
・システム障害時の換算コストやリカバリーに要する期間・サポート条件
といった技術的視点やリスクマネジメントにも目配りすべきです。

また、「社内現場の声」や「サプライヤー現場の改善事例」も積極的にヒアリングし、設備選定や保全方針のブラッシュアップを図ることで、一過性でない信頼関係を築くことができます。

サプライヤーは「安全提案型営業」がカギ

多くの工場では、購入品の“安全信頼性レベル”が明文化されていなかったり、社内に技術評価する人材が限定されていたりします。

サプライヤーとしては、単に「高性能な診断装置です」とプレゼンするのではなく、「現場のどこがどのように良くなるか」「トラブル時の想定リスクと対応策」「ナレッジ蓄積の仕組み化事例」など、安全＆信頼性を主軸とした“提案型営業”がこれからの勝ち筋です。

また、導入後の現場研修やカスタムレポート等、アフターフォローで差別化を図ることも大きな強みとなります。

現場スタッフは「データ思考」と「現場感覚」を融合せよ

現場オペレーターや監督者が新たな設備診断・保全システムを使いこなすためには、一方通行の“IT化押しつけ”では定着しません。

従来の「感じる力／人間の勘」と、これからの「データに裏付けされた客観的判断」。

この2つの強みを「どちらも大事にしよう」「良いところ取りしよう」と柔軟に学び続ける姿勢が重要です。

まとめ：製造の革新は“安全信頼性”の積み重ねから

設備診断・保全技術の高度化は、省人化や生産性向上だけでなく、工場の信用を守り、ひいては企業価値向上にも直結します。

昭和由来の“現場力”と最先端の“データ技術”を融合し、ヒューマンエラーや設備トラブルといった“弱点”を1つひとつ潰していくこと。

これこそが、日本の製造業が次世代へ飛躍するためのベストプラクティスです。

バイヤー・サプライヤー・現場、それぞれが安全信頼性にコミットし、実践的なノウハウとシステムをシェアし合えば、過度な属人性や技術継承の壁も乗り越えていけると私は確信しています。

設備診断・保全の革新は、まさに“製造業再生の出発点”。

ともに新しい時代を切り拓いていきましょう。