資産の故障の82%はランダムに発生し、品質回避の3分の1はコストのかかるダウンタイムややり直しに直接つながります。AI駆動型の検査と資産インテリジェンスを統合することで、メーカーは検知から予測に移行し、製品品質を競争上の優位性に変えることができます。

MaximoのAI搭載の予測品質および資産インテリジェンスソリューションを使用して、当社の半導体パッケージング業務を変革している、IBMのClient Zeroのお客様事例の特別な詳細をご覧ください。

以下を確認できます。

• 検査の異常は、Maximo Monitorダッシュボードにリアルタイムで次々と流れ込んでいく
• 資産の健全性データは製品品質の結果と相関関係がある
• Maximo Manageの閉ループ・ワークフローが、保守作業を自動的にトリガーする
• 実証済みでスケーラブルなフレームワークを製造オペレーションに適用できる

以下の方法を学びます。

• 予測的洞察により、コストのかかるダウンタイムを削減（1分あたり最大2万1,000米ドル）
• AIを使用して検査の誤検知を30～50%削減
• 未使用のセンサー・データの99％を解き放つことで、実行可能なインテリジェンスを実現
• 早期の欠陥検知を通じて歩留まりを10～15％改善

プレゼンター：​

• Surya Vamsi Miriyala - IBM資産ライフサイクル管理、Maximo Application Suite、WWプロダクトマネージャー
• Susan Zichittella - IBMサプライチェーン・エンジニアリング、I4.0ソリューション、新興テクノロジー担当プログラム・ディレクター