はじめに
うちのサイト「射出成形金型のメンテナンスと保全」をいつも見てくれている皆さん、どうもです！このサイトの記事を読みながら、日々金型メンテナンスの奥深さを学んでいる一人です。このサイトって、一貫して「トラブルが起きてから対処するんじゃなくて、そうなる前に手を打とうよ！」という、いわゆる「予防保全」の重要性を発信してますよね。ガス焼けや錆、PL（パーティングライン）の摩耗とか、現場で起こりがちな具体的な問題を取り上げて、その原因と対策を丁寧に解説してくれているので、私たちのようなまだまだ勉強中の身からすると、本当に教科書みたいで助かってます。正直、トラブルが起きてラインを止めてしまうと、精神的にもコスト的にもダメージが大きいですし、「あの時ちゃんと見ておけば…」って後悔することも少なくないじゃないですか。だからこそ、このサイトが発信し続けている「壊れる前に直す」という考え方が、これからのモノづくり現場のスタンダードになっていけばいいなと、心から思うのです。
詳細と考察
そんな日々のメンテナンスの大切さを学ぶ中で、最近非常に気になっているのが、「メンテナンス履歴のデータ活用」なんです。今までのメンテナンスって、どうしてもベテランの先輩の「勘」とか「長年の経験」に頼る部分が大きかったと思うんです。「この金型はそろそろこの辺がヘタってくる頃だな」みたいな。もちろん、その経験はもの非常に貴重でリスペクトしているのですけど、その技術を次の世代にどうやって伝えていくか？という課題は常にありますよね。そこで思ったのが、日々のメンテナンス記録をちゃんと「データ」として残していくこと。例えば、「金型A、累計ショット数XX万回、2024年5月10日、〇〇さんがエジェクターピンを交換、備考：少し摩耗が早まっている印象」みたいな情報を、Excelやスプレッドシートでもいいから、とにかく記録として蓄積していくんです。これって、面倒に思えるかもしれないですけど、後から見返したときに「この金型は〇〇万ショットくらいでピンが摩耗する傾向があるな」とか、「この成形条件だとガスの発生が多いな」とか、客観的な傾向が見えてくるはず。これが、俗人化しがちなメンテナンス技術を、チーム全体の共有資産に変えていく第一歩なんじゃないかなと考えられるんです。
まとめ
そして、そのデータを活用した先にあるのが、非常にワクワクしている「予知保全」の世界です。このサイトで学んだ「予防保全」が「壊れる前に定期的に直す」考え方だとすれば、「予知保全」は「壊れる兆候をデータで察知して、最適なタイミングで直す」という、さらに一歩進んだ考え方。例えば、金型に温度や圧力、振動を測るセンサーを取り付けて、そのデータを常にモニタリングする。そして、AIが平常時のデータと比べて「お、なんだか最近振動のパターンが変わってきたぞ？これはベアリングが劣化してきたサインかも」みたいに、故障の予兆を教えてくれるイメージです。SFみたいに聞こえるかもしれないですけど、これって、もう特別な技術じゃなくて、いろんな企業がIoTツールとしてサービスを提供し始めてるのです。例えば、製造業向けのIoTプラットフォームを使えば、比較的手軽に始められるものもあるみたいです。もちろん、すぐに導入するのは難しいかもしれないけど、未来のメンテナンスはこっちの方向に進んでいくんだろうなって、非常に感じます。
もちろん、いきなりAIだIoTだと言われても、何から手をつけていいか分からないです。でも、考えてみると、その土台になるのが、やっぱりこのサイトで繰り返し語られている、日々の地道なメンテナンスなんです。金型をきれいに清掃したり、部品の状態をしっかり観察したり。そして、その記録をちゃんとデータとして残していくこと。その日々の積み重ねがあるからこそ、AIが分析するための質の高いデータが生まれるんだと思うんです。であるため、まずは日々のメンテナンス記録をデジタルで残すことから始めてみる。それこそが、私たちの現場を「予知保全」という未来に繋げる、一番確実で大切な一歩なんじゃないかなって。このサイトで先輩たちの知識を学びながらそんな未来のモノづくりに貢献できる技術者になりたいなと、改めて思っている今日この頃です。