AI搭載洞察で実現する先回りの資産保守
設備パフォーマンスを常に把握
IBM Maximo設備パフォーマンス管理（APM）を活用して、資産寿命の延長、コスト削減、パフォーマンスの最適化を実現しましょう。APMは、資産の健全性を継続的に評価し、リスクを予測し、適切な保守ストラテジーを適用することで、故障の予防、突発的なダウンタイムの削減、信頼性の向上を支援します。AI駆動型の洞察と高度な分析機能により、データ駆動型意思決定が可能となり、資産の長期的な性能とサステナビリティーを促進します。
資産の健全性を継続的に評価し、リスクを予測し、適切な保守戦略を適用することで、障害を未然に防ぎます。問題が発生する前に兆候を特定することで、計画的なダウンタイム中に保守作業をスケジュールでき、予期しないシャットダウンの可能性を減らし、ビジネスへの影響を最小限に抑えることができます。
摩耗や劣化を抑えることで、資産の寿命を延ばし、交換時期を先延ばしにすることができます。適切なタイミングで最適な保守ストラテジーを適用することで、APMは保守、修理、交換に関する意思決定をデータ駆動型で行えるよう支援し、資産がより長く最適なパフォーマンスを維持できるようにします。
APMを使用して保守スケジュールを最適化することで、不要な保守や修理作業を削減できます。問題の根本原因を特定し、保守を適用することで、無駄とスペアパーツや人件費のコストを最小限に抑えることができます。
資産の性能やエネルギー消費に関する洞察を得ることで、無駄を削減し、リソースの活用を最適化するための機会を特定できます。資産の寿命を延ばし、エネルギー消費を抑え、保守スケジュールを最適化することで、組織の環境フットプリントを最小限に抑え、より持続可能な未来の実現に貢献できます。
重要なケイパビリティー
資産ストラテジーを最適化するための信頼性中心保守（RCM）
RCM分析を実施してクリティカルな資産を特定し、故障モードに優先順位を付けます。FMEA（故障モード影響分析）のデータをAPMのワークフローに統合することで、データ駆動型保守判断を可能にし、設備パフォーマンスを最適化するとともに、運用目標との整合を図ります。
先回りの資産保全のための状態保守（CBM）
リアルタイムおよび過去のデータを分析することで、故障が発生する前にその兆候を把握し、実際の資産の状態やパフォーマンスに基づいて、最適なタイミングで適切な保守を実施するという先回りのアプローチを取りましょう。これにより、資産のアップタイムを向上させ、不要な保守作業を削減できます。
将来の設備パフォーマンスと保守ニーズの予測
AIを活用した予測により、資産パフォーマンスと保守ニーズに関する高精度な洞察が得られます。傾向やパターンを分析することで、故障の発生を事前に予測し、最適な保守計画を提示します。これにより、先回りの保守が可能となり、ダウンタイムを最小限に抑え、リソースの最適活用によってビジネス成果の向上につながります。
お客様事例
Downer社とIBMは、オーストラリアの軽量・重量鉄道システムの乗客が安全、確実、快適に、そしてより持続可能な移動を続けられるよう、スマートな予防メンテナンスを活用しています。
GREは、実際の稼働時間、過度の熱や振動など環境条件により左右されるメンテナンスを計画するために、世界中に展開している188,000台の設備から送信されるセンサー・データをMaximoを用いて分析しています。
Novate社はMaximo Monitorを使用して設備パフォーマンスをリアルタイムで把握することで、製品品質を30％向上させました。
DP World社は、設備のパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を得ることで、ダウンタイムを削減し、全体的な設備効率を向上させる先回りした保守ストラテジーを実現しています。
Maximo APMアプリケーション
IBM Maximoは、AI、分析、オートメーションを活用した統合プラットフォームで、RCM、CBM、高度な予測機能を使用して企業資産管理（EAM）を強化する包括的なAPM（アプリケーション・パフォーマンス管理）ソリューションを提供します。
資産の健全性、重要度、リスクを包括的に把握できます。Maximo ManageやIoT（モノのインターネット）デバイスなど、さまざまなソースからの運用データを分析するために、高度なスコアリング手法を使用しています。Healthにより、資産の状態をより深く理解できるようになり、保守の優先順位付け、信頼性の最適化、運用上のより良い意思決定が可能になります。
AIと機械学習を活用して、資産のパフォーマンスと保守ニーズを予測します。Maximo Monitorの時系列データとMaximo Manageの故障データを分析し、故障までの日数、故障の確率、その他の主要指標を予測するモデルを構築します。Maximo Predictは実行可能な洞察を提供し、問題を事前に察知・防止し、保守の最適化やダウンタイムの削減を可能にします。
AI搭載した遠隔監視機能を提供し、大規模な状態基準保守（CBM）の実践を可能にします。Monitorを使用すれば、PLCやSCADAシステムからの運用データと、デバイスやセンサーからのIoT（モノのインターネット）データを信頼できる唯一の情報源に取り込み、統合することができます。こうして統合されたデータは、高度な分析パイプラインや異常検知モデルによって処理され、アラート、ダッシュボード、各種統合機能が提供されます。これにより、資産管理者は信頼性を向上させ、ダウンタイムを削減し、保守ストラテジーを最適化することが可能になります。