検索結果
アズビル株式会社（2025年度TPM優秀商品賞実効賞）
2026.06.01
装置材料の損傷・劣化「べからず集」Vol.29
2026.06.01
多管式熱交換器で数十度を超える高温流体を冷却するために冷却水を使用する場合、伝熱面でのスケールの生成に注意する必要がある。 伝熱面にスケールが生ずると、伝熱係数が低下し高温流体の冷却能力が不十分となる。更に、スケール付着が顕著になると、熱交換器の伝熱管の閉塞（流れなくなる）が生じ、熱交換器自体の機能が失われることもある。また、スケールが生ずると、炭素鋼製伝熱管の場合に孔食状腐食発生が加速され、ステンレス鋼製伝熱管の場合にすき間腐食とそれを起点とした応力腐食割れ（SCC）が発生する可能性が高くなる。 スケールは、主に炭酸カルシムや炭酸マグネシウム等の硬度成分の析出物である。これらの溶解度は温度が高いほど低下するため、高温流体を冷却する伝熱面から優先してスケールが生じることになる。 スケールの生じ易さは、水質分析の結果を用いて算出するランゲリア指数（1）で評価される。この値がプラスの場合にスケールが生じ易く、マイナスの場合は生じにくいこととなる。 日本の河川水や井戸水のほとんどは、常温でランゲリア指数がマイナスであるが、化学プラントで多く用いられる開放循環系冷却水は、供給される水が濃縮されるため、ランゲリア指数がプラスとなり、スケール傾向の水となる。しかも、高温流体を冷却する伝熱面では、温度が上昇し、それによりランゲリア指数が更に高くなり、スケール発生が加速される。ただし、想定温度でのランゲリア指数がプラスであっても、スケール付着が必ず生ずる訳ではない。経験的には、常温のランゲリア指数が1程度であれば、伝熱面温度が目安として70℃を超えるとスケール付着が生ずる可能性が高くなる。なお、スケールが生じ易い条件でも、冷却水流速を1m/sec程度に保つことはスケール抑制に効果がある。ただし、この流速維持の対策だけでスケールを抑制することはできない。 高温流体の温度が高く、伝熱面温度が例えば70℃を超える場合は、開放循環系冷却水による冷却でなく、硬度成分の濃度が低いボイラ給水や純水を冷却に用いることが妥当である。なお、このスケールの課題は、開放循環系冷却水から河川水等の一過式に変更するだけでは、解決しない場合が多い。 以上をまとめて図に示す。
「Proceedクラウド」による定期修繕業務の高度化（2025年度TPM優秀商品賞 開発賞受賞）
2026.06.01 FREE
株式会社東京ファクトリーは、2020年の創業以来、重工業・化学業界を中心に現場向けデジタルサービスを提供してきた。 このたび、TPM優秀商品賞を受賞した「Proceedクラウド」は、創業当初より顧客の声をもとに改善を重ね、現在では石油化学プラントをはじめとする大型プラントの定期修繕・日常保全業務で活用が広がっている。 「Proceedクラウド」は、現場で取得しながら十分に活用されていなかったデータを構造化・共有することで、生産性向上と持続的な競争力強化を実現するサービスである。とくに、写真をはじめとしたビジュアル情報や、現場の手帳等に残されている個人のメモのような定性的な情報は、定量情報と比較してもシステムでの取扱いが難しく、属人的に管理し続けている。 このような情報を有効に活用することで、現場の担当者や、熟練技術者の経験や判断に依存しがちな現場業務においても、データにもとづいた現場運営を実現し、生産性向上と技術伝承を両立することを目指している。
TPM活動で環境負荷も大幅削減！―エネルギー削減活動について―（3/3）
2026.05.27 無料会員
TPM活動は、設備の効率向上やロス削減を目的としています。同時にこれらの活動は環境負荷低減にもつながり、TPM活動に取り組んだ多くの企業で、「汚染物質・環境悪化物質の管理・削減」や「エネルギーの削減」といった成果を出しています。今回は、飲料を製造するTPM優秀賞受賞事業場のエネルギー削減活動について紹介します。
利益創出とリードタイム短縮の鍵～「生産革新実践プログラム」 第1回「生産革新実践プログラムの概要」
2026.05.27 無料会員
世界の製造業は、IoTやビッグデータを活用した「製造強国」化へと急速に進んでいます。一方で日本は議論こそ盛んなものの、産業全体を動かす大きな流れにはなっていません。しかし、日本には職人技や現場改善力など、世界に誇る“無形の強み”があります。 これらをデジタル時代に最大限生かす鍵がDXであり、その前提として「現場の知恵による改善」と「後戻りしない標準づくり」が重要です。日本プラントメンテナンス協会の「生産革新実践プログラム」は、この考え方を体系化したもので、生産リードタイムの極限短縮＝JITを目指して企業での実証成果をもとに生まれました。本稿では、このプログラムのエッセンスを8回にわたり解説します。
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
2026.05.27 無料会員
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。
油圧ホース破裂ゼロを目指して ジャスト イン タイム
2026.05.26
トヨタ自動車東日本株式会社 宮城大衡工場 工務部 設備課 塗装化成設備係 千葉 弘一
装置材料の損傷・劣化「べからず集」Vol.28
2026.05.18
設備の設計や管理で、業務を短時間で効率的に進めることは、大切な姿勢である。そのために「そんなこと解っている」と種々の技術的な判断を下していることがないだろうか。言い換えれば、その判断の中に、理解や予想が十分でなく危険性をはらむ判断をしていることがないだろうか。 この連載で過去に紹介したステンレス鋼配管を2重管として外面から冷却水で冷却する設備の設置と運転した事例を基に考える。 この種の設備は、化学工場で一般的であり、多くの使用実績がある。しかし、使用実績のある設備の内側の管の材料がステンレス鋼なのか、内部プロセスの温度は何度なのか、また冷却水の水質は工業用水なのかボイラ給水なのか、などを把握して、先の事例の場合に設計・製作・設備管理が行われたのだろうか。すなわち「2重管設備は実績もあり問題ない」との思い込みで判断したのではないだろうか。 結果的には、先にも紹介した様に、内管のステンレス鋼に塩化物による応力腐食割れが発生する設計がなされ、そのまま製作され、適切な検査も行われず運転され漏洩事故に至っている。この使用条件では割れおよび漏洩の発生は、ある程度の材料技術の知識があれば予測することが可能であったと考えられる。 設備の設計や管理に関わる者は、担当する設備の材料と環境の組み合わせで、材料損傷発生の危険性が潜んでいないか、「そんなこと解っている」と決めつけず、謙虚に考え、検討する必要と責任がある。 もし技術的な判断の難しい場合は、独自に調査検討するとか周囲や専門家に問い合わせることが重要である。合わせて疑問を想起する基礎的な技術的な能力を身に付けておくことも必要である。
からくり改善のための「機構学」入門 No.14 機構の解析（その5：GeoGebraで求める機構の速度）
2026.05.15
前回は、GeoGebraで機構の瞬間中心を求める手順を説明しました。作図による考え方自体は、機構学の教科書で古くから解説されているものです。しかし、作図による瞬間中心の求め方をGeoGebraの機能を使って行うことで、機構を動かせば瞬間中心も対応して動くようになりました。紙に作図していた頃には、機構の状態（リンクの角度）が変わるたびに作図をやり直す手間がありましたが、GeoGebraではその必要はありません。新しいことが解析できるようになったわけではありませんが、機構が動作している最中の解析を直感的に解析することができるようになったことは、大きな前進だと思います。 今回は、この瞬間中心を使って、機構の各部における速度の関係を求める方法を紹介します。
サステナブルなモノづくりのために No.110
2026.05.13
前号で生成AIの話を書いたのだが、若干書き残しがあったので、少し続きを書かせてください。 前回、リマニュファクチャリング設計ガイドラインを生成AIを使って導出する研究の話をしたが、これの続きである。これは、エコデザインに興味の無い設計者にできるだけ簡単にリマニュファクチャリング設計をやって貰うために、100個程度の汎用的なリマニュファクチャリング設計ガイドラインから、今、設計しようとしている製品にカスタマイズした設計ガイドラインを導出するというものである。入力は、汎用ガイドラインに加えて、製品の構造情報、リマニュファクチャリングの工程情報（どの部品を交換するか、どの部品は取り出してクリーニングしてもう一回取り付けるか、といった情報とその手順）を与えている。構造情報は部品のネットワークの形で一応構造化されているが、工程情報の方は基本、文字情報である。それでも設計者に有用な結果が出てくる。これは、メーカーの技術者に確認済みである。 今回言いたかった1つ目は、当たり前と言えば当たり前なのだが、製品情報を違う製品にすれば、その製品にカスタマイズした設計ガイドラインがちゃんと出てくるし、汎用ガイドラインの方をリマニュファクチャリング設計じゃなくて、修理を容易にするリペア設計に変えれば、リペアのためのガイドラインが出てくる。いろいろな場面で使える汎用的なツールができたと喜んでいる。 もう1つ面白いのは、この研究では、今や当たり前になったAIエージェントを使っているのだが、そうするとツールの使用ログが出ている。ここでのツールというのは、汎用設計ガイドライン、製品情報、工程情報のことであるが、AIエージェントがどのような順番で、どのツールを見て、どういう情報を獲得したかが分かる。これはまさに、AIエージェントの問題解決プロセスの情報なので、これを集めて、知識として再利用できるようにしてやれば、我々の研究室のもう一つのテーマである「デジタル・トリプレット」でやっていることに繋がってくる。ただ、これまでのデジタル・トリプレットでは、熟練者や未熟練者といった「人」を対象にして、作業の記録を取ったあとに、1つひとつの作業の意図をヒアリングすることで、意味のあるプロセス知識を記述してきた。AIエージェントからは意図を取り出すことはできないであろうから、そこは考えないと。そこにあるのは単なる選択確率なのだろう。さらに言えば、この作業プロセスをAIエージェントに指示すれば、ユーザの意図に対してさらに適合した結果が得られるはずである。多分これは可能だし、既にやられていることのように思われる。そうすると、デジタル・トリプレットとAIエージェントの話が繋がってくるのではないかと思っている。