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[オンデマンドセミナー] IoTデータとAI活用した、企業資産の運用効率を最大限に高める設備保全手法の最新動向

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2020年6月17、18日の2日間にわたりオンライン開催された「IBM Data and AI Virtual Forum AIは試用から本格活用、そして企業変革へ」。

多数の注目セッションの中から、今回は「IoTデータとAI活用した、企業資産の運用効率を最大限に高める設備保全手法の最新動向」の概要をお伝えします。

セッション・スピーカーはAI Applications事業部 データ分析・活用戦略アドバイザリ 藤泉也です。


 

さまざまな業界で、保全業務にあたっている多くの担当者が、3つの課題に直面しています。

  1. 作業品質の低下
  2. 設備の老朽化・高度化
  3. 深刻な人手不足

 

どれも、「作業効率向上」を進め「安定した運用」を実現する上で、先延ばしし続けることはできない大きな問題です。

そんな中、これらの問題に「設備保全手法の高度化」という先進的な取り組みにより、効果を出している企業も出てきています。いくつかピックアップして紹介します。

 

  • 組立製造 | 総合設備効率(OEE)10%向上
  • 採掘機 | 障害予測とダウンタイム回避により生産性が10%向上
  • 家電 | 納期通りの納品率90%を達成
  • 海運 | 1日あたりの輸送コストを8万ドル以下に節減
  • 鉄道 | 鉄道車両とレールの保全費を1/10に節減
  • 道路 | 300マイル以上離れた遠隔地の道路状況を予測し、交通量を改善
  • オフィス | 全世界2万5千棟以上のビルを統合管理
  • 小売店 | エネルギー費を20%以下に節減
  • ビル設備 | エレベーターやエスカレーターなど110万点以上の設備を遠隔監視し最適化

 

これらの効果が生みだされているのは、自社における「設備・危機管理業務高度化を実現するポイント」を把握し、それぞれに対する実現方法を検討し、実践していくこととなります。

以下、多くのお客さまとのこれまでのやり取りの中で、頻繁に出てくる期待を私たちがまとめたものです。

  1. 機械学習を中心としたAI技術の活用度向上
  2. 現場の動きをスムーズにするための自動化の仕組み
  3. リスクを的確に把握し予算や人員配置を評価する能力
  4. クラウド環境利用とICT基盤の標準化

 

それではここからは、これまでの話を踏まえて、これからの設備・機器管理のあるべき姿と、データの戦略的活用方法による具体的な解決策とソリューションを見ていきます。

 

以下、続きはセミナー動画(2D-2)にてご確認ください(登録が必要です)

  • 設備管理ステージの進化と対応ソリューション
  • 保全戦略に必要な設備間の相対的リスク評価
  • 確率と重要度を組み合わせた故障リスク予想と投資計画
  • Maximo APMから始まるさらなるビジネス価値の創出
  • お客さま事例 – 電力保全、リモート保全管理、自動車製造ライン

 


 

関連ページ: 予測保守と資産パフォーマンス管理

 

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