DX時代におけるTPMの有効性―指標と事例から見るモノづくり　2／2回

　モノづくり大国としての地位を維持・強化するためには、生産性向上・品質改善・コスト低減を同時に達成し、さらにサステナビリティやサプライチェーンの強靭化にも取り組む必要があります。こうした複雑な課題に対して、全員参加型の生産保全手法「TPM（Total Productive Maintenance）」は長年にわたり有効なソリューションとして採用されてきました。近年はDX（デジタルトランスフォーメーション）との融合により、TPMの成果が一段と飛躍しています。本稿では、日本プラントメンテナンス協会の約1,700社におよぶTPM優秀賞データや国内外の先進事例をもとに、DX時代のTPMの有効性と今後の展望を2回にわたって探ります。第2回では、TPMの強みをさらに加速させる「DXとTPMの融合」、すなわち「TPM DX」に焦点を当てます。

DXと融合するTPM＝TPM DX

　TPMが長年にわたり、現場の「可視化」「標準化」「最適化」という普遍的な改善プロセスを担ってきましたが、「TPM DX」では、これらのプロセスにデジタル技術を掛け合わせることで、改善サイクルのスピードと精度を飛躍的に向上させます。
　デジタル化によって、アナログ中心では限界があったデータ収集や分析、意思決定、そして改善活動の実行を革新的に加速させることが可能になります（図表―1）。具体的には、以下のような相乗効果が期待できます。

図表―1　TPM DXのイメージ

（1）予知保全による故障ゼロへの挑戦
　IoTセンサーやM2M（Machine to Machine）技術^*を活用し、設備の稼働データ（振動、温度、電流、圧力など）をリアルタイムで収集します。これらの膨大なデータをAIが解析することで、部品の劣化状況を診断し、故障の兆候を早期に、かつ高精度に検知することが可能になります。
　これにより、計画外の設備停止を未然に防ぎ、最適なタイミングで計画的な保全作業を行う「予知保全」が実現します。故障による生産ロスを最小限に抑え、保全コストも最適化されます。

（2）デジタル点検・帳票管理による効率化とデータと連動する保全
　従来の紙ベースの点検・作業記録は、記入漏れや管理の手間、データの活用が困難という課題がありました。TPM DXでは、タブレット端末を活用したデジタル点検システムを導入し、点検結果や作業記録をその場で入力、自動で蓄積します。
　こうしたデータは一元的に管理・共有され、ヒューマンエラーを削減するとともに、過去のデータに基づいた分析が可能になります。さらに、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）技術を導入することで、遠隔地からの作業支援や技能訓練の効率化も期待できます。

（3）保全計画の自動最適化とリスクベース保全の高度化
　FMEA（故障モード影響解析）のような故障分析手法もデジタル化することで、より効率的かつ体系的な保全計画立案が可能になります。過去の保全データ、運転データ、故障リスク評価などをシステムが分析し、設備ごとの重要度や劣化状況に応じた最適な保全周期や作業内容を自動で提案します。
　この結果、リスクの高い設備や部品に集中して資源を投入する「リスクベース保全」が高度化され、限られたリソースで最大の保全効果を引き出すことができます。

（4）全社・サプライチェーンへの展開による全体最適
　TPM DXは、製造現場の改善に留まらず、全社的なシステム連携を通じてサプライチェーン全体にその効果を波及させます。設備稼働データは、ERP（統合基幹業務システム）やMES（製造実行システム）と連携し、生産計画、在庫管理、品質管理へとリアルタイムに反映されます。
　たとえば、OEEの向上は生産計画の精度を高め、生産能力の最適化を促します。また、サプライヤーとの間で設備稼働状況や品質データを共有することで、調達計画の最適化や部品供給の安定化を図り、サプライチェーン全体の強靭化に貢献します。デジタルツイン技術を活用すれば、仮想空間で生産ラインを再現し、稼働状況のシミュレーションや改善効果の事前検証も可能になります。
　このように、TPM DXは、デジタル技術をTPM活動に深く組み込むことで、従来、アナログ中心では困難だった高速な改善サイクルを実現し、データに基づいた高度な意思決定を可能にします。これは、単なる効率化に留まらず、組織全体の競争力とレジリエンス（回復力）を高めるための不可欠な進化と言えるでしょう。