資産の正常性を最適化し、故障を予測しながら、修理と交換の優先順位付けを行う戦略で資産の耐用年数を延ばします。オペレーショナル・データと分析から得た正常性に関する洞察に基づく状態基準の予知保全で、資産データの有効活用につなげます。
IBM Maximo Healthは、データと分析から得た洞察で重要な機器と資産の状態を理解し、管理と保守についてよりスマートな意思決定を行うのに役立ちます。さらに、IBM Maximo Predictは、異種のオペレーショナル・データを分析主導の予知保全モデルに統合し、メンテナンス計画を最適化して資産の信頼性を向上させるのに役立ちます。この短いデモでは、信頼性エンジニアがIBM Maximo Application Suiteの事前構築済みヘルス・スコアリング方法論とカスタマイズ可能なダッシュボードを使用して、データ駆動型のメンテナンスに関する意思決定を行い、エネルギー・グリッドの安定性を向上させる方法を紹介します。
IBM Maximo によって、IoT データ、分析、AI が資産運用の合理化にどのように役立つかを学びましょう。
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資産のセンサーや記録、天候、作業履歴などのソースから取得したIoTデータを活用して、資産の状態を管理することで、資産の可用性を高め、交換計画を改善します。統合されたIBM Maximo Application Suiteの一部となったMaximo Healthを使用することで、一元化されたグローバルなビューが獲得でき、資産の正常性を把握することで、資産の稼働率を高め、注意すべき資産を見つけられるようになります。
主な機能は次のとおりです。
- フリート全体のビューと正常性ドリルダウンを備えた直感的に使える一元化されたダッシュボード
- センサー・データの統合
- 正常性に基づく通知とアクション
- タイプやグループ別に資産の正常性スコアを柔軟に設定可能
- 資産障害のコストと頻度の低減：センサー・データを送信し、費用のかかる障害を軽減する自動アクションをトリガーするIoTデバイスを登録して資産の状態を監視します。
- 資産の可用性の向上：状態、コスト、パフォーマンス、残存耐用年数を追跡し、資産の故障を減らし、ダウンタイムを最小限に抑えます。
- 予防保守の最適化：資産記録とセンサー・データを組み合わせ、不要な予防保守を回避し、資産の正常性に関する洞察に基づいて対応を行います。
- 運用リスクの低減：資産の状態をより深く把握することで、適切な資産に焦点を当てることができます。
設備更新の意思決定にかかる時間の短縮：資産を明確に把握できる強力な分析機能で交換計画の精度と効率を向上させます。
状態に基づくアクションを実行し、機械学習とデータ分析を適用して、これから起こりうる故障を予測することで、資産の機能停止やそれに伴うコストを減らします。統合されたIBM Maximo Application Suiteの一部となったMaximo Predict は、資産データ、使用状況、環境のパターンを探し、それらのパターンと既知の問題を相関させることで、信頼性エンジニアと保守管理者が故障を予測し、データとスコアを共有できるよう支援します。
主な機能は次のとおりです。
- IoTセンサー、運用、IT、EAMシステムからのデータを使用
- 一般的な予測モデル・テンプレート5種類と関連する視覚化機能が付属
- カスタム・モデル構築のための分析APIの包括的なライブラリが付属
- IBM Watson® Machine Learningを使用した予測モデルのスコアリング
- モデルのスコアはIBM Maximo Healthと簡単に統合でき、状態監視の改善につなげられます。
- 計画外のダウンタイムとリスクの削減：資産の故障を予測し、故障を回避するための措置を開始します。
- 保守コストの削減：早い時点での警告に基づき、障害発生前の定期保守を可能にすることで、資産の過剰な保守を回避します。
- 資産利用率の向上：保守の問題を予測し、作業上の失敗を減らすことで、既存資産をより効率的に使用できるようになります。
- 資産寿命の延長：運用パフォーマンス要因を特定し、保守の慣行と信頼性を向上させます。
- 生産量の増加：工業生産、製品プロセス、製品の効率と信頼性を高め、生産量の増大を実現します。