【山口県光工場/正社員】リライアビリティエンジニア

【募集部門の紹介】

光工場（山口県）エンジニアリング部は、医薬品製造工場の設備(建築、機器、空調、配管、電気、計装）に関するオーナーズ・エンジニアリング業務（自社の立場に立ったエンジニアリング業務）を実施し光工場のすべての設備のライフサイクル（導入立上げ・運用・更新）を支えている部門です。

【職務内容】

・製造、環境、健康、安全性に対するリスクを最小限に抑える機器、ユーティリティ、施設の設計、保守、技術、イノベーション戦略を適用するチーム及び技術者を指揮する。
・故障を検出、防止、又は予測する最適な保全戦略を開発することにより、機器の稼働時間を延長し、廃棄物を排除し、資産の寿命を延ばすチーム及び技術者を主導する。
・設計、操作性、保全における欠陥の原因に対処することにより、機器、ユーティリティ、施設の継続的改善を推進するための信頼性に関する主要な性能指標を測定する戦略を設計するチームと技術者を主導する

【必須経験・スキル】

•   メンテナンスエンジニアのチームを管理し、スタッフを育成し、KPIをモニタリングし、継続的な改善を推進する
•   新規又は改良された機器、ユーティリティ及び施設が、設計要件をプロジェクトチームに提供することにより、信頼性、保守性及びアクセシビリティのために設計されていることを確認し、設計プロセス中にレビュー及びリスクアセスメントに参加する
•   装置及び機器のシステム及び機器分類は、適用される手順に従って実施する。
•   予防保全、状態ベースの保全及び予測保全を含め、設備、ユーティリティ及び施設の分類及び重要度に基づいて最適な保全及び校正戦略を設定する。
•   予防保全（PM）計画、校正方法、PM/検査及び校正の頻度/間隔、予備部品リストと保全資材の明細を作成する
•   資産の階層、資産の重要度又はシステム及び機器の分類、主要機器及び予備部品の製造業者及びモデルデータ、予防保全計画、それらの予備部品リスト、及び予備部品の保管レベル情報などの重要なデータがCMMSにおいて正確かつ有効であることを保証することにより、CMMSシステムにおけるマスターデータの管理を提供し、必要に応じて修正を開始する。
•   校正活動における戦略を最適化し、工場シャットダウンの必要性を最小限化又は排除する
•   プラント内の保全プログラムの有効性をモニタリングして継続的改善を推進し、関連するKPIを報告し、最も性能の悪い機器（ 「Bad Actors」 ）を特定する。DMAIC及びFMEAなどの方法論とツールを適用して 「Bad Actors」 の分析を優先順位付けして実施し、 「Bad Actors」 の改善を特定し、欠陥の原因に対処する是正措置及び予防措置の実施を推進する
•   工場内の主要な機器の故障の根本原因分析を主導し、是正措置及び予防措置の実施を推進する
•   サイトでのプログラムを主導し、機器のライフサイクルと健全性を評価し、老朽化した機器を廃棄・交換する必要が生じた場合の残存寿命と計画を予測する
•   製造/生産担当者、保全及びプロセス/プラントエンジニアリング担当者が必要とした場合、機器に対するトラブルシューティング支援を支援する
•   内部及び外部の監査と査察をサポートする
•   ベストプラクティスと学んだ教訓の共有を通じて、メンテナンスと信頼性のための実践コミュニティに関与する

【必須要件】

•   工学学士。3 -5年の関連する工学経験
•   ユーティリティ及び重要システムを含め、試験室及び医薬品の製造並びに支援機器に関する知識を有すること（細胞培養、精製、無菌充填、包装、CIP、SIP、HVAC、プラント及びクリーンユーティリティ）。
•   信頼性中心のメンテナンス（RCM）及び/又は総合的な生産性保全（TPM）の概念を理解し、適用できる。
•   海外チームとやり取りできるビジネスレベルの英語力。

【あれば望ましい資格・期待する資格】

•   チームと複数の中小規模プロジェクトを同時にリードする能力。
•   プロセス改善又は信頼性工学の分野では、業界関連の認証取得が望ましい。
•   PDCA、LEAN、シックスシグマ/DMAIC、FMEAなどのプロセス改善と信頼性工学の原理、方法論、ツールを理解することが望ましい。
•   資産管理とデータ基準に関する知識を持っていることが望ましい。
•   医薬品の製造管理及び品質管理に関する基準（GMP）について理解していることが望ましい。
•   コンピュータ化保守管理システム（CMMS）の使用に習熟する必要がある。
•   振動解析、流体/油解析、赤外線サーモグラフィ及び超音波のような高度な保全戦略の適用の理解が必要である
•   統計データ解析及びデータ可視化ツールの使用経験があることが望ましい。
•   データサイエンスの手法、機械学習に関する知識があることが望ましい。