信頼性重視保全用ソフトウェア

信頼性重視保全（RCM）をこれまで研究してこなかったチームにとって、信頼性戦略ライブラリーは重要な出発点となります。包括的な故障モードのデータベースにアクセスすることで、ユーザーは機器の故障を事前に特定し、影響が及ぶ前に対処することができ、ダウンタイムと運用リスクを最小限に抑えることができます。

• 信頼性のベスト・プラクティスから始めましょう。事前研究は必要ありません。
• 障害モードと関連するリスクを迅速に特定します。
• 信頼性を高めるために、対象を絞った緩和戦略を策定します。
• 摩耗パターンを特定し、非効率性を排除し、PMタスクを故障モードにマッピングします。

お客様の機器、稼働状況、過去の故障データに合わせて、保守戦略をさらに最適化し、実行します。故障モードに関する明確な洞察を得て、機器の健全性を分析し、データに基づいた意思決定を行うことで、予知保全を最適化します。

• カスタムの故障モードを構築するための基盤としてライブラリを使用します。
• 手動で故障モードを調整するか、既存のFMEAスタディをインポートします。
• 現実の運転条件に基づいて分析を適応させます。
• 失敗に関する洞察をビジネス・ニーズとすり合わせることで意思決定を改善します。

生成AIを活用し、設備固有の正確な故障モードを瞬時に作成します。この自動化により、時間と手作業が削減され、設備の健全性と潜在的なリスクに関するAI主導の正確なインサイトを設備に合わせて提供することで、保守戦略が強化されます。

• スタディ作成を自動化することで、手作業を減らし、精度を高めます。
• AI駆動型の推奨事項により、故障モードを継続的に改良します。
• インテリジェントな自動化により、信頼性戦略をより迅速に拡張できます。

予防保守（PM）、予測保守（PdM）、その他の戦略を統合することで、事前対応型の保守計画を策定・改善できます。FMEA（故障予測環境解析）の知見とAIによる推奨事項を活用することで、重要な設備の優先順位付け、ダウンタイムの最小化、保守実行の最適化が可能になります。

• 特定の設備ニーズに合わせてデータ主導の保守計画を策定します。
• PM、PdM、その他の保守アプローチを資産のワークフローに統合します。
• 重要な設備を優先して、運用効率と信頼性を最大限に高めます。
• 保守のスケジュール設定と追跡を自動化して、タイムリーに実施できるようにします。