鉄道車両や航空機のメンテ、生産性向上へ欠かせない“予知”｜ニュースイッチ

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　鉄道車両や船舶、航空機における将来の保全方式として状態基準保全（ＣＢＭ）が注目を集めている。各種機器に取り付けたセンサー類や記録・通信装置を使って稼働状態を監視し、故障の予兆を見つけて進行を管理しながら機器の寿命を予測する。安全に影響がない状態で使用を継続しつつ、適切なタイミングで修理や交換の計画を立案、実行する。作業効率や人員、コストを最適化するメンテナンス手法として期待は大きい。 　現在は故障が発生してから修理する事後保全（ＢＭ）と、定期点検で時間や距離に応じて部品を交換する時間基準保全（ＴＢＭ）が主流。ＴＢＭは、設計条件や稼働実績などを元に、健全性を保てる期間として、あらかじめ機器ごとに決められた周期で、検査や修理を実施する手法だ。 　ＴＢＭでは機器が健全な状態にあったとしても、規定に従うために、検査・修理の時間や費用が定期的に発生する。大量生産する装置や機械も、実際はそれぞれの出来、不出来に違いが生じる。機械同士には“相性”もあって、故障の兆しがない限りは、できるだけ長く使い続けたいのが事業者の本音だ。 　一方のＣＢＭでは、稼働する機器を常時状態監視することで、変化点から故障の兆候を見つける。故障や劣化の進展を予測して、この先、健全性を保てる期間「寿命」を算出する。これを元に検査や交換の最適なタイミングを検討していく。 　理論上は、ＴＢＭよりも検査や交換周期を長期化できる。事前に故障箇所を特定するため、効率的な作業も実現可能。生産性向上とともに省人化が図れ、製造から引退までの総費用であるライフサイクルコスト（ＬＣＣ）も軽減できるはずだ。 　とはいえ、ＣＢＭを実現するには高度で複合的な技術が必要だ。製造・修理時の履歴管理、各種センサーによる機器稼働状況の収集と情報通信技術（ＩＣＴ）、得られるビッグデータ（大量データ）を分析する組織体制、もしくは分析を自動化する人工知能（ＡＩ）など。最新技術の活用でＣＢＭは進化する。

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