活用でリコールをなくし、故障や事故と決別しよう!〜新年、明けましておめでとうございます。大規模なリコール問題が発生したのは記憶に新しいところです。それは、自動車部品メーカのタカタが、2001年から02年ごろにかけて製造した助手席用エアバッグに不具合があるとして、世界で892万台(トヨタ:431万台、ホンダ:317万台、日産:124万台、マツダ:20万台)のリコールを発表したことです。その内容は、エアバッグを膨らませるガス発生剤の製造工程に問題があり、エアバッグが作動した際にガス発生剤の金属容器が壊れ、最悪の場合、破片がエアバッグの外に飛び出したり出火したりする恐れがあるというものです。破片が体に当たるなどして米国で死亡事故が発生しています。ところでリコール(recall)とは、製品に欠陥があるとき、生産者が公表して製品を回収・修理することで、自動車では、生産者が国土交通省に届け出て消費者に製品の回収を伝え、無償修理しなければなりません。一つの部品に故障が生じて人身事故まで発生する場合、人間尊重の今日では、企業の存続に係わる重大問題に発展します。顧客はその企業の製品を安心し、信用して購入し、使ってくれるわけですから、顧客の信用を失うようなリコールはあってはならないし、故障や事故は絶対に起こしてはならないのです。15年度エイテックの標語3Zの徹底追求を願う次第です。そこで、リコール問題を解決する方法は何かを考えてみます。設備や装置には寿命があります。人間は頭が痛い、熱がある、だるいなどいろいろな症状に気がついて、病院に駆け込んで注射を打ったり、薬局から薬を買い、飲んだりします。一年に1〜2回は、人間ドックに入り精密検査して大病になる前に手当てして健康を維持します。設備や装置も全く同様で、このやり方を生産現場では予防保全活動といっています。Maintenance)が行われています。故障ゼロ、事故ゼロを達成するためには避けて通れない活動であり、四つのステップに分けて計画的に進めることが肝要です。[ステップ1]強制劣化(ストレス劣化)を排除し、自然劣化の状態を維持できるようにしなければなりません。(HDT)はその目的に適うものと言えましょう。[ステップ2]設計上の弱点改善による寿命延長を図ることです。Prevention:保全予防)設計を意識して進めることが必要です。ここでもHDTが有効なツールとなります。[ステップ3]定期保全による傾向管理の完全実施により、設備の構成部品の寿命の見直しと取替基準を設けることができ、保全の質を高められます。HDTは傾向管理には最適なのです。[ステップ4]予知保全への移行です。対策の提示が可能となります。〔今月の花(木)ベニカナメモチの花言葉のような〕技術と思えてなりません。〜設備の安全性と信頼性を確保し高い稼働率を上げよう!〜昨今は様々なところで不十分な設備保全による重大な事故が頻発しています。高速鉄道や化学プラントの事故、トンネルの天井板崩落事故など、どこでいつ事故に遭うか分からない不安な状況が生まれています。メディアでも「21世紀はメンテナンスの時代である」と報じられており、顧客も高性能で安価なものを求める時代から、安全・安心を求める時代に変わってきました。「壊れない機械や設備はない」ので、それを「いかに安全・効率的に使うか」が主流になるのは必然です。設備の安全性と信頼性を確保し、高い稼動率状態を維持するためには、�@設備の状態を監視、�A早期に異常を検出、�B適切な対策を取る、ことが肝要です。いった物理量を測定し、経験的に定められた“しきい値”を超えた場合にアラームを発するという“しきい値監視”が行われています。このような素朴な監視方法では、誤検出を防ぐために通常時の値のバラつきから明確に区別できるだけの大きな値にしきい値を設定する必要があるため、結果として異常の検出が遅れる傾向にあります。取得している物理量が多くなれば、各物理量に適切なしきい値を設定することには大きな労力と費用を伴います。いった欠点を補う手法として、「物理量間の関係性」に着目した監視手法があります。Modeling):類似性に基づくモデリング」があります。SBMはある時刻の複数の物理量を一つのベクトルとし、正常時に得られたベクトルとの類似性を評価することで状態を評価する手法です。SBMのような「物理量間の関係性」に着目した手法は、単点ごとのしきい値監視と比較してしきい値の設定に関する労力が少なくてすみ、さらに、運用を続ける過程において発生した異常事象と、その時に得られたベクトルとをデータベース(DB)として蓄積することで、測定ベクトルと異常DB内のベクトルとの類似性の評価により、異常原因の特定までを含めた診断が可能になります。このようにSBMは原理的には多点一元測定手法のため、多くの利点を有しており、米国を中心に航空機、化学プラント、発電プラントなどの大規模設備へ適用され、既に多くの実績を残しています。日本においてはSBMをはじめとする「物理量間の関係性」に着目した手法の実システムへの適用は一般的ではありません。その理由は、実システムに適用するには対象設備に応じてカスタマイズが必要不可欠なためで、新規手法の採用には消極的なのです。(HDT)は、一個所の測定で複数個の次数高調波データを取得する、いわゆる一点多元測定手法と呼べるもので、SBMの原理と表裏の関係とも言え妙なるものがあります。HDTで用いる高調波の次数は、設備のモータ部と負荷部、そしてインバータ部を合わせ第40次までの高調波で、センサは電源ケーブルや配電盤の端子など一個所にあてがって電流高調波磁束をキャッチします。それを基に、各部位の異常の有無や程度を瞬時に分析・評価します。タラヨウの花言葉)に残る保全技術であると言えましょう。エイテック株式会社2014年11月4日(火)��KS405−12711月の社長メッセージ高調波設備診断によるインバータ装置の保全手法の改革〜鉄道車両用インバータ装置の更なる信頼性向上を目指して!〜インバータ装置は、省エネルギー化や、生産性の向上、操作性の向上など多くの特長があり、産業用はもとより民生用、家庭用にいたるまで広く普及し、各種産業機械のハイテク化に大きく貢献しています。産業用分野においては、1980年代よりインバータ装置がモータの制御装置として採用され始め、鉄道車両にも多用されるようになってきました。鉄道車両のインバータ装置は、もともと性能と信頼性の向上及び保守の省力化を目指した電子機器でしたが、最近では車両故障の中でインバータ装置の故障が目立つようになっています。鉄道車両は長きにわたり同じシステムを使用していましたので、その間に発生した不具合を、設計や保守作業にフィードバックすることで、車両に不具合が発生することを防止していたのです。インバータ装置は、これまでの経験だけでは保守できないことに加えて、ブラックボックス化されているため、最適な保全手法の確立が課題となっています。1995年度〜2008年度の14年間で約22,000両のデータを用いて実施した「車両用電子機器の故障防止に関する調査研究(2011年3月)」で、経過年数と故障率、及び故障の個所と内容についての報告がなされています。その報告によりますと、最も故障が多く発生しているのは、新製から8年目の経年故障で、約2.3%の故障率となっています。次に新製から1年未満の初期故障が多く、故障率は約2.1%と高く、初期故障がストレス劣化であることを暗示させています。インバータ装置の故障個所は、制御部(コントロール基板)が50%と最も高く、次に主回路半導体部(ドライブ基板と電力素子)で32%、その他の回路構成部(平滑コンデンサ)は11%、その他が7%となっています。多い制御部について、原因が判明した故障の内容を見ますと、ゲート論理ユニットの不具合は47%、制御電源の不具合が30%を占めています。制御基板上の部品は、ICが55%であり、また基板部品の故障モードの約3割がはんだ不良となっています。このはんだ不良の原因としては、基板材料・部品リード部・はんだの熱膨張係数の違いから、温度変化による繰り返し応力が発生したため、部品リード部にクラックが発生したためと考えられています。主回路半導体部では、ドライブ基板及び電力素子の不具合は、それぞれ54%及び46%と、ほぼ同数になっています。車両走行用インバータ装置は、使用環境条件が厳しいために、新製から1年未満の初期故障が、また新製から8年で経年故障が多発しています。電子機器は故障の予兆がない場合が多いことから、信頼性向上のためには、目視点検もさることながら、いかに故障の予兆を捉えて対策するかが最重要となります。当社の高調波設備診断システム「KSシリーズ」は、インバータ装置で駆動するモータや負荷(車軸や歯車など)と共に、インバータ装置各部(平滑コンデンサ、コントロール基板、電力素子、ドライブ基板)の異常・劣化を診断・分析し対策を含めた保全法を自動的に知らせます。その結果を基に、モータや負荷の不具合個所を整備・更新することにより、インバータ装置へのストレスを抑えることができ、装置の延命化、ひいては信頼性向上に寄与するのです。いろいろな分野が集まり、この10年で大きく成長してきています。このSHMは、構造物にセンサを設置して、振動等の物理量を観測(センシング)し、さまざまな信号処理手法を駆使して、損傷や劣化の発生箇所及び度合いについて動的に診断し、今後の進展状況について予測(診断・予測)する技術です。具体的には、新築・既存の構造物に、センサを設置し、応答波形から構造性能を診断します。小さな地震や常時微動による応答を活用した性能診断や、大地震や台風など損傷の発生する可能性のある場合に、損傷程度の推定を自動的に行うことなどが代表的な仕組みです。長い期間データを蓄積することによって、経年劣化の把握にも用いることができる技術であるため、SHMは「状態監視」という意味をも含んでいると理解できます。SHM技術の分野にあると言えましょう。配慮等から考えれば、既存の膨大な鉄道や電力などのインフラを、いかに長く使いこなすかということを当然考えていかなければなりません。そのような中で、更新を極力少なくし、事故災害を減らすことが大きな課題となりますが、そのためには、インフラの状態を定量的かつ効率よくモニタリングすることがかかせません。それにはセンサと、センサからのデータ伝送、データの処理と貯蔵などの技術が必要になります。グローバル時代の中で、社会がネットワーク化されてきていることは感じるところです。地震や事故で地方の工場の操業が止まると、部品が調達できなくなり、全く別の場所にある工場が停止に追い込まれることが往々にして起きています。人やものの移動がよりスムースに、そして迅速に行われることが前提の社会になりつつある中で、鉄道や電力インフラが災害時にさえ、止まることは社会に多大の不都合をもたらします。インフラ異常の早期発見や、より少ない時間で復旧するためには、「状態監視」が欠かせませんが、人手に頼れる時代ではありません。センサの活用が必要なのです。平均値や標準値、また各種計測値と体の異常との相関性などを分析した結果が整理されています。このため医師は、初診の患者に対しても標準値から乖離した項目を発見することで、病気の有無のみならず、病名や原因までをも推定し診断を行い、治療をすることができる環境にあります。電気設備機器においても同様ですが、人体の計測値データと比較すると、高調波設備診断でも、その測定結果と異常の部位や度合いとの相関性を分析・評価するデータが遥かに少ないという事実があります。電力インフラの中でも、複雑にネットワーク化されている配電系統の地中電線路がそれです。現在では、その線路のほとんどが絶縁体にポリエチレンを使用したCVケーブルが用いられていますが、その平均寿命(MTF)が28年とされているにも拘わらず、稼動から30年以上の経年年数のものも少なくありません。ケーブル事故は大停電にもつながりかねないのです。運転電圧が11KV以上の特別高圧CVケーブル、とりわけ22KV級ケーブルと77KV級ケーブルでは劣化形態が異なります。前者の故障は運転開始10年以上のものに多い劣化形であるのに対し、後者の故障は施工ミスなどに起因する初期故障的な破壊が多いのです。