資産パフォーマンスの最適化を実現するAI駆動型運用インテリジェンス・プラットフォーム
事後保全からAI駆動型の運用上の意思決定へ
IBM Maximo設備パフォーマンス管理は、資産ヘルス・モニタリング、信頼性エンジニアリング、予測分析、AIを組み込んだ意思決定支援機能により、Maximoのエンタープライズ資産管理機能を拡張します。Maximo APMは、資産に関する洞察を保守の実行に直接結び付けることで、組織が新たなリスクを特定し、障害を予測し、保守ストラテジーを最適化し、中断が発生する前に是正措置の優先順位を付けるのに役立ちます。
保守・信頼性チームは、統合プラットフォーム上で、状態基準保全、予知保全、信頼性中心保全、処方的保全などの保全戦略を実装できます。
劣化を早期に検知し、オペレーションに影響が出る前に障害を予測し、適切な保守を優先します。信頼性を向上させ、運用リスクを軽減し、重要な資産の稼働状態を長く維持できます。
データ駆動型の保守と交換の判断で、クリティカルな資産の価値を最大化できます。資産のヘルス、リスク、パフォーマンスに関するインサイトを活用して、ライフサイクル・ストラテジーを最適化し、不必要な設備投資を先送りできます。
資産の状態、障害リスク、重要度に基づいて、保守作業の優先順位を決定します。不要な保守活動を削減し、労働力とスペア・パーツの使用を最適化し、保守の効果を向上させます。
状態監視、信頼性に関するインサイト、予知保全を活用して、資産パフォーマンスとエネルギー効率を最適化できます。無駄を削減し、資産の耐用年数を延ばすとともに、オペレーション全体でのリソース利用率を向上させます。
あらゆる保守戦略を向上させるAI駆動型のインサイト
IBM Maximo APMは、保守および信頼性のワークフローにAIを直接組み込み、チームが資産の状態を理解し、新たなリスクを調査し、信頼性エンジニアリング・プロセスを加速し、保守アクションの優先順位付けを行うのに役立ちます。AI支援機能により、専門的な分析の知識がなくても、信頼性・保守チームはインサイトを迅速にアクションへとつなげられるようになります。
Maximo Condition Insightは、リアルタイムおよび過去の資産データを、明確で実行可能な推奨事項へと変換することで、APMプログラムを強化します。資産のヘルス・トレンドを可視化し、異常を特定するとともに、処方的保全の意思決定を支援します。これらすべてをMaximo Application Suite内で実現します。
ガイド付きデモ
最新の保守オペレーション向けに設計
状態に基づく保守（CBM）
資産のヘルスをリアルタイムで監視するために、運用、IoT（モノのインターネット）、検査、保守、品質データを使用します。先行指標と遅行指標を包括的なヘルス・スコアに統合し、保守チームが劣化を特定し、異常を検知するとともに、パフォーマンスに影響が及ぶ前に優先的に対応すべき対象を把握できるよう支援します。企業全体にわたる資産の状態をリアルタイムに把握し、必要性の高い領域にリソースを集中させます。
予知保全（PdM）
現在の資産の状態を理解するだけでなく、将来の性能を予測することができます。過去の資産の正常性データ、運用条件、故障パターン、機械学習モデルを活用することで、組織は新たな問題を予測し、資産がいつ最適なパフォーマンスを発揮しなくなるかを見積もることができます。障害を発生前に予測し、最も効果的なタイミングで介入をスケジュールして、リスク、ダウンタイム、保守コストを最小化します。
信頼性中心保全（RCM）
資産の重要度、故障モード、ビジネス・リスク、運用への影響に基づいて保全戦略を策定し、運用に組み込みます。実証済みの信頼性手法を用いて保全に関する意思決定を標準化し、実際のパフォーマンス・データに基づいて戦略を継続的に改善します。信頼性、安全性、資産の可用性を向上させながら、保全活動をビジネス目標と整合させます。
規範的資産インテリジェンス
資産のヘルスに関するインサイト、予測分析、保守履歴、信頼性ストラテジー、運用コンテキストを、AIによる推奨事項と組み合わせて、より的確な意思決定を支援します。問題を特定するだけでなく、最も効果的な対応を導き出します。アクションの優先順位付け、トレードオフの評価、より迅速で的確な意思決定を支援するコンテキスト・インテリジェンスにより、保守チームを強化します。
資産パフォーマンス管理向けAIエージェント
IBM Maximoは、従来の予知保全からAIネイティブの運用意思決定サポートへと進化しています。
組織の保守および信頼性のワークフローに直接組み込まれたAIエージェントで、意思決定の複雑さを軽減し、運用の一貫性を向上させ、資産ライフサイクル全体でアクションを加速できます。
資産データ、戦略、作業履歴、アラート、メーターの傾向を迅速に分析し、資産の状態を説明するとともに、劣化パターンを特定し、推奨アクションを提示します。
AI支援による推奨を活用して、FMEA、保全戦略、リスク軽減ワークフローを構築できるよう支援し、信頼性エンジニアリングを加速します。
既知の故障モードと資産履歴に基づくコンテキストに応じた診断情報と推奨保全アクションを追加することで、アラートの有用性を高めます。
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。