メンテナンス不足が引き起こすトラブル事例とその対策

工場や施設で使用される機械や設備は、日々の生産活動を支える重要な役割を果たしています。しかし、これらの機器も「メンテナンス（保守・点検）」を怠ると、予期せぬトラブルを引き起こし、生産ラインの停止や品質不良、さらには安全面でのリスクに繋がることがあります。

特に自動化が進む現場では、ひとつの機械の故障が全体の稼働に大きな影響を与えることも少なくありません。本記事では、メンテナンス不足が引き起こす代表的なトラブル事例と、その対策方法について、初心者の方でも分かりやすく解説します。

メンテナンス不足が引き起こす主なトラブル事例

事例: 食品工場の包装機が突然動かなくなり、出荷が大幅に遅延

原因: 可動部のベルトが摩耗していたにも関わらず、定期的なチェックを行わずに使い続けたため、ベルトが切れて機械が停止

影響:

事例: 自動車部品製造工場で、品質検査機のセンサーが故障し、不良品が出荷されてしまった

原因: センサーのキャリブレーション（校正）を長期間行っていなかったため、誤った検査結果を出力していた

影響:

事例: 倉庫内で使われている自動搬送車（AGV）が停止せず、作業員に接触する事故が発生

原因: AGVのセンサーが汚れており、障害物を正確に検知できなかったことが原因

影響:

事例: 製造ラインのコンベアモーターが焼き付き、修理に多額の費用がかかった

原因: 潤滑油の補充を怠ったことで、摩擦が増加し、モーターが過熱した

影響:

定期メンテナンスのスケジュールが立てられていない、または守られていない場合、見逃されている不具合が蓄積されやすくなります。

特に中小企業では、メンテナンスを担当する人材が不足していたり、機器の構造や保守方法を熟知しているスタッフがいないケースがあります。

消耗部品の交換にはコストがかかりますが、予算を抑えるために交換を先送りすることで、かえって大きな故障を招くことがあります。

状態監視システムを導入: 機械の温度、振動、電力消費量などをセンサーで監視し、異常を検知した際にはアラートを出す仕組みを構築します。
予知保全（Predictive Maintenance）: AIを活用して機器の状態を分析し、故障が発生する前にメンテナンスを行う方法です。これにより、突然のトラブルを防止できます。