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インテリジェント・アセット・マネジメント戦略が必要な6つの理由

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資産管理プロセスに関するデータは爆発的に増え続けています。ところが、これらのデータのうち活用されているのは1/3に過ぎません。2/3は、ただ取得されているだけで、未使用のままとなっています。

こうなってしまっている理由は、データ活用には適切な分析が必要にもかかわらず、分析前の準備やプロセスができていないからです。つまり、データが複数のプラットフォーム、デバイス、資産に分散されたままで、その収集・統合に多くの時間と労力を割かなければならない状態のまま、放っておかれてしまっているのです。

その結果が、運用性能や信頼性の低下であり、そこから予期せぬ故障やダウンタイムへ、そして低生産性や高コスト、収益縮小へとつながってしまっているのです。

 

そこで登場するのが、インテリジェントなエンタープライズ・アセット・マネジメントのためのソリューション、「インテリジェント・アセット・マネジメント・ソリューション(IAMソリューション)」です。

IAMソリューションは、データとAIを活用し、重要な設備や機器のパフォーマンスを最適化し、組織全体のオペレーションを自動化します。

それではここから、事例なども含めてインテリジェント・アセット・マネジメントとIAMソリューションがもたらすメリットを6つの観点で確認していきましょう。

 

 

1. プロセスの統合と自動化

インテリジェント・アセット・マネジメントは、業務・運用プロセスの自動化に重点を置いており、資産の管理とメンテナンスを効率化し、ボトルネックや手作業を削減し、稼働時間、生産性、コストを改善します。

施設や工場などの建物のスペース管理においては、安全で柔軟な空間設計とそこで働く人びとの健康、そして高い満足度と業務効率性を満たすことが重要です。

 

こうした空間管理のスタンダードとなっているのが、統合ワークプレイス管理システム(IWMS)です。

特に店舗数の多い小売や外食産業、広い敷地面積で作業を行う製造業や通信事業者、所有・管理する建物や施設数の多い鉄道や保険事業など、不動産および施設管理を戦略的に適正化していく必要がある企業には、さまざまな場面に応じて意思決定を支援する

IoTとAIを活用したデータ駆動型のIWMSが欠かせないでしょう。

参考記事: [アナリストとの一問一答] IBM TRIRIGAソリューション

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2. 組織を成長させる価値創造

インテリジェント・アセット・マネジメントは、より持続可能なオペレーションに向けて、業界のベストプラクティスを従来よりもすばやく容易に展開可能とします。

IAMソリューションには、AI、気象データ、気候リスク分析、カーボンアカウンティング機能を組み込むことができます。

企業はこれらの複雑なデータをより短時間で収集・管理できるようになり、その分のリソースを洞察と実行計画の策定に費やすことができます。

参考記事: 予防保全から予知保全へ | 採掘に変革をもたらす機械学習

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3. 競争力を高める

インテリジェント・アセット・マネジメントは、より持続可能なオペレーションに向けて、業界のベストプラクティスを従来よりもすばやく容易に展開可能とします。

IAMソリューションには、AI、気象データ、気候リスク分析、カーボンアカウンティング機能を組み込むことができます。

企業はこれらの複雑なデータをより短時間で収集・管理できるようになり、その分のリソースを洞察と実行計画の策定に費やすことができます。

参考記事: 持続可能性の成果を加速するために | 環境パフォーマンス管理最大手Envizi社買収が実現するもの

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4. 大規模組織のすべてを一元管理

インテリジェント・アセット・マネジメントがもたらすものは、経営陣から現場の作業員までの、事業運営、財務、生産管理など組織のあらゆるレベルでのオペレーションシステムの統合的な構築と管理です。

例えば、大規模な石油・ガス会社は、市場や規制などの環境変化に常に注目しつつ、資産の監視・管理・維持をより良く進化させていくことが求められています。もちろん、従業員の安全確保は最優先事項です。

 

このような広範なプロセス管理を、単一の資産管理ソリューションで実現したのがクウェート石油です。

同社は、IBM Maximo for Oil and Gasソリューションを導入し、石油の掘削だけでなく、海上作業や船体検査、従業員の宿泊施設や病院を含む事業など、サプライチェーンに沿った業務全体に適用することで、効率性を高め、生産目標を向上させました。

参考記事: [事例] クウェート石油会社 | あらゆる機器資産と業務プロセスをMaximoで管理

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5. データサイエンティスト不要のAI構築と導入

インテリジェント・アセット・マネジメントは、プログラミング不要(ノーコード)、あるいは最小限のプログラミング(ローコード)でAI画像検査や遠隔監視、予知保全を実現するものです。
つまり、組織や社内にデータサイエンス人材がいなくても、データの可視性を高め組織間での共有を実現できるのです。

2021年、IBMはトヨタ・インディアナ工場の保全作業を「事後」から「事前」へと進化させる支援を行いました。
設備管理は監視と異常検知、設備や機器の健全性の常時計測、ダウンタイムの最小化をAIにより実現する予知保全型となり、「周期基準保全 (TBM)」から「信頼性中心保全(RCM)」へと進化したのです。

参考動画: Toyota + IBM | さらにスマートで よりデジタルな工場へ – Maximo動画

 

6. シンプルさとスケーラビリティを兼ね備えたパッケージ

IBMが提供するインテリジェント・アセット・マネジメントは、シンプルで安全なデータ・アーキテクチャと、オープンで拡張性の高いプラットフォームを持つパッケージとなっています。

ですから、あらゆるタイプのデータを扱うことができ、クラウドを含むあらゆる環境に導入いただけるのです。

 

当記事は、『Six reasons you need an intelligent asset management strategy now』を日本のお客様向けにリライトしたものです。

 

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