資産整合性管理とは

最新のAIMプログラムは、確立されたプロセスと、予防および予知保全、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）などの最先端テクノロジーを使用して、資産の予期せぬ故障とそれが引き起こすダウンタイムを防ぎます。

AIMプログラムは、実証済みの保守戦略と定期的リスクベース検査（RBI）を通じて、資産の機能性、安全性、および使用適合性（FFS）の維持を支援します。

最近のレポートによると、AIM製品とソリューションの世界市場は昨年250億米ドルと見積もられています。また、今後5年間は年平均成長率（CAGR）約6％で成長すると予測されています。¹

資産整合性管理（AIM）は、組織が運用、安全性、収益性に直接影響を与えるいくつかの極めて重要な目標を達成するのに役立ちます。

• 設備の故障の防止：突然の予期せぬ資産の故障は、コストのかかるシャットダウンや中核業務の中断につながる可能性があります。

• 資産の運用実績の向上：AIMへの強力なアプローチにより、高度な整合性管理プログラムを使用して資産がライフサイクル全体を通じて確実に最高レベルで運用実績を発揮できるようになります。

• コンプライアンスの確保：効果的な完全性管理ソリューションは、国内および国際的な規制へのコンプライアンスを自動化し、労働者の安全性を向上させ、組織が高額な罰金を回避するのを支援します。

• サステナビリティーへの取り組みをサポート：AIMプログラムは、廃棄物を削減し、エネルギー使用量を改善することで、企業のサステナビリティー目標の達成を支援します。

• リアルタイムの意思決定の強化：最新のAIMシステムにより、管理者は資産のパフォーマンスと損耗をリアルタイムで追跡し、操業停止につながる前に問題を特定できます。

現在最も効果的な資産整合性管理（AIM）プログラムは、ライフサイクル全体を通じて資産の運用可能性、信頼性、パフォーマンスを維持するように設計された、繰り返し可能な6段階のサイクルで運用されています。

ここでは、各段階を詳しく見ていきます。

AIMプログラムを成功へと導く最初の段階は、組織が物理的資産をどのように管理するかについて明確なポリシーと基準を設定することです。この段階では、利害関係者は、提案されている資産整合性管理プログラム（IMP）が、リスクと信頼性の業界標準を満たすものであることを確認する必要があります。

例えば、API 580とISO 55000の2つは、資産管理プログラムのリスクと信頼性を評価するための最も広く知られている国際規格です。この段階で作成されるフレームワークでは、提案されているAIMプログラムが満たす予定のすべての関連標準と、それらをどのように満たすつもりかを特定する必要があります。

リスクベース検査（RBI）は、故障リスクに関する知識に基づいて資産や物理システムを検査する手法であり、ほとんどの最新のAIMプログラムの中核となる要素です。RBIは、保守チームが、故障の確率と、その結果生じる組織のコア・ビジネス・プロセスへの影響に基づいて、最初に検査すべき資産や部品の優先順位付けを行うのに役立ちます。

最近、AIツールがRBIの実践に統合され、チームが腐食率、環境条件、履歴性能などの保守要素をより迅速かつ正確に評価できるようになりました。この自動化されたリスク評価アプローチは、保守実践の有効性を向上させ、AIMプログラムを確実に成功させるのに役立ちます。

状況監視（CM）は、リアルタイムのデータ収集と分析を用いて潜在的な問題を検知し、資産の運用実績と正常性を監視する予知保全手法です。最新のAIMプログラムでは、CMは資産の機械的整合性が損なわれる前に保守と修理の機会を特定するために使用されます。

IoT（モノのインターネート）とエッジコンピューティング・テクノロジーの進歩により、最新のCMシステムは、センサーや計測器からの継続的なデータストリームを分析できるようになりました。超音波やX線テクノロジーを使用して、損傷を与えることなく資産の完全性を検査する方法である非破壊検査（NDT）は、この段階で非常に重要です。クラウド・ベースの分析ツールのような最新のデジタル・ソリューションは、NDTをリアルタイムで実行できるようになり、保守管理者が重要な意思決定を迅速に行うのに役立ちます。

最新のAIMプログラムの第4段階であるデータ管理は、資産に取り付けられたIoTセンサーによって生成されたデータを収集、分析します。AIMのデータ管理段階は、多くの組織のデジタル・トランスフォーメーション・プログラム、つまりあらゆる業務機能において最新の技術を活用しようとする取り組みにとって極めて重要です。

この段階で依存している最新のデータ管理手法には、次のようなものがあります。

• 設備の故障を予測する予測分析

• 時間の経過とともにデータの精度の向上させるのに役立つ機械学習（ML）アルゴリズム

• 異なる条件下での資産のパフォーマンスをシミュレーションするデジタルツイン・テクノロジー

• データ収集と分析を改善するためのインテリジェントな自動化

段階5までに、設備管理者はRBIおよび状態監視段階からのデータを使用して、AIMプログラムの中核となる保守戦略を実施します。このAIMの段階では、通常、保守スケジュールとその実行方法の詳細な計画が策定されます。

この段階では、資産管理者は、反復的なタスクを自動化し、診断精度を高める高度なシステム、テクノロジー、ツールを使用して、保守の計画と実行を合理化しようとします。

継続的な改善、つまり監査は、AIMの最終段階です。保守管理者と技術者は、プログラムが成功していることを確認するために、一連の定期的な監査とパフォーマンス・レビューを確立します。この段階は、資産の正常性、性能、規制遵守を維持するために重要な実践、システム、手順を継続的に最適化するうえで非常に重要です。

AIはこの段階の重要なツールとなり、 AI搭載の自動化と予測分析により、組織が手作業による監査業務を効率化するのに役立っています。

効果的な資産整合性管理（AIM）は、あらゆる規模およびさまざまな業界の企業が包括的な標準を実装し、最も貴重な資産を維持するのに役立ちます。企業レベルでの強力なAIMプログラムの主なメリットの一部を紹介します。

• 労働者の安全性の向上：強力なAIMプログラムは、作業者を危険な設備の故障や障害から保護するのに役立ちます。AIMは、すべての運用資産のサービス適合基準を確立し、管理者が厳格なプロセス安全プログラムを作成できるよう支援することで、職場の安全性向上に役立ちます。

• より強固な規制遵守：AIMは、アメリカ石油協会（API） や労働安全衛生局（OSHA）などの、国内外の規制当局が定める要件を組織が遵守するのを支援します。最新のAIMツールは、AIを活用して規制コンプライアンスの側面を自動化し、非効率性とヒューマンエラーの可能性を減らします。最近のレポートによると、AIによってコンプライアンスのコストを最大40％削減し、監査準備期間を80％短縮できるとされています。²

• 資産寿命の延長：効果的なAIMプログラムは、資産ライフサイクルを延長し、可能な限り資産の廃止を防ぐのに役立ちます。AIMは、自動化された状況監視と予測的および予防的保守プログラムを通じて、資産管理者がライフサイクル全体を通じて資産がピークレベルでパフォーマンスを発揮し、コストのかかる故障を回避できるように支援します。

• ダウンタイムの削減：組織がコア・ビジネスに依存している資産では、ダウンタイムをできる限り最小限に抑える必要があります。予知保全とリアルタイムのデータ分析を組み込んだ強力なAIMアプローチは、コンポーネントが故障してシャットダウンが発生する前に、管理者が修理または交換するのに役立ちます。

• 運用効率の強化：AIMのプラクティスをIoT（モノのインターネット）センサーやインテリジェントな自動化などの最新のデジタルソリューションと統合することで、組織は資産の正常性をリアルタイムで可視化できます。このアプローチは、管理者と資産運用者は保守スケジュールを最適化し、資産の状態の変化に迅速に対応し、資産の稼働時間を増やすのに役立ちます。

最新の資産整合性管理 (AIM) プログラムは、業界が最も貴重な資産を安全かつ確実に維持できるように支援します。石油会社が厳しい物理的環境でのリスクを最小化するのを支援することから、病院で患者とオペレーターのために医療機器の安全性と信頼性を確保することまで、企業レベルでのAIMの一般的なユースケースを4つ紹介します。

AIMは、労働者や設備を厳しい条件から保護する手段として石油・ガス業界で誕生し、今日に至るまで広く使用されています。今日、石油・ガス産業におけるAIMは、陸上・海上のプラットフォーム、パイプライン、製油所、その他の施設に及んでおり、これらの複雑な資産がピークレベルで性能を発揮し、可能な限り長期間確実に稼働し続けることを支援しています。

RBI、NDT、リアルタイム状況監視は、石油・ガス業界で最も広く使用されているAIM手法の一部です。AIシステムとIoTセンサーの技術的進歩により、機器管理者は手作業を自動化し、事後保全からより事前対応型で予測的な施策に移行できます。

医療業界では、AIMは複雑な医療機器および設備の安全性、信頼性、コンプライアンスをライフサイクル全体にわたって確保するのに役立ちます。病院やその他の医療施設の資産は患者の安全に直接影響するため、医療業界のAIMプログラムは最も厳格で規制の厳しいプログラムの1つです。

医療におけるAIMの活用例を以下にご紹介します。

• X線やMRIなどの画像設備を保守し、その精度を維持する。

• 緊急治療室（ER）や産科病棟などの重要なインフラストラクチャーの物理的な整合性を維持する。

• 滅菌設備と手順の精度と信頼性を検証する。

AIMプログラムは、再生可能エネルギー業界が風力タービンや太陽光発電所などの複雑なインフラストラクチャーを管理し、安全性、高い拡張性、効率性を維持するのに役立ちます。

NDT、RBI、予知保全などのAIMの実践は広く活用されており、資産管理者が設備の故障を防止し、厳しい環境規制を遵守するのに役立っています。

最新の再生可能エネルギー発電所では、AIMプログラムは、ボイラー、熱交換器、その他のビジネス・クリティカルな設備の機械的完全性を維持するのに役立ちます。リアルタイムの状況監視により、資産パフォーマンスの異常を検知します。予測分析により新たな運用効率を特定し、コストのかかるシャットダウンの回避に役立ちます

鉱業分野におけるAIMの実践により、高地や極端な高温や低温といった過酷な環境に耐えなければならない複雑な機械システムの正常性を確保できます。AIMは、継続的かつリアルタイムの状態監視を通じて、資産管理者が摩耗や損傷の兆候を早期に検知し、劣化に対処するための効果的な保守プログラムを確立するのに役立ちます。

鉱業分野では、コスト削減と資産ライフサイクルの延長のために、AIMを最新のサプライチェーン最適化手法や最先端の自動化システムと常に統合しています。鉱業における最新のAIMの実践により、資産のライフサイクルを延ばし、持続可能性を向上させ、労働者のより安全な環境を確保できます。

資産整合性管理（AIM）の実践は、自動化とリアルタイムデータ分析の進歩につながったAI、ML、IoT（モノのインターネット）テクノロジーの最近の発展に大きな影響を受けています。新しい機能により、資産管理者がAIMにおけるリスクと戦略的意思決定に取り組む方法が変わりつつあります。

ここでは、エンタープライズ・レベルでのAIMの未来を形作る3つのトレンドを見てみましょう。

AIMにおける予測分析（資産データから特定された傾向とパターンを使用して保守ストラテジーを策定）は、最近のAIおよびMLの機能によって変革しています。AIとMLシステムはリアルタイムの資産データを分析して、保守管理者がシステムまたは部品がどのように、いつ、なぜ故障する可能性があるかを特定するのに役立ちます。

これらのテクノロジーが改善を続けるにつれて、手動プロセスの自動化の増加からサプライチェーンやスペアパーツの在庫の管理方法まで、AIMのさらなる開発に影響を与える可能性があります。

IoT（モノのインターネット）センサー（資産の物理環境からデータを記録するインターネットに接続されたデバイス）は、AIMプロセスをよりデータ駆動型で自律的なものにしています。

以下にいくつか例を挙げます。

• IoTセンサーに内蔵されたマイクロプロセッサーは、データを最初にデータセンターに送る必要はなく、センサーレベルで分析や診断を行うことができます。

• データセンターではなくデバイスレベルでAIアルゴリズムを展開するエッジAIは、IoTセンサーがデータに対して複雑なAIやMLの推論の実行を可能にします。

• 新しいIoTセンサーは、振動、温度、液面などの検知方式を切り替えることができるため、データの測定と分析をより迅速かつ効率的に行うことができます。

マルチクラウド環境をAIMプログラムにさらに深く統合することで、新たな機能が解放され、一部のAIMエコシステムが変革されます。クラウドベースのAIMに依存する資産管理者は、オンサイトで資産を管理するのではなく、単一の集中ハブからCMと資産の最適化を実行できます。

クラウド・ベースの統合が深まるにつれ、デジタルツインテクノロジーもAIMプログラムの最前線に躍り出ています。デジタルツインは物理的資産のデジタル・レプリカであり、さまざまな条件でテストできるため、管理者は物理的な資産がどのように機能する可能性があるかを確認できます。

デジタルツインにより、ライフサイクル全体を通じて資産の性能を継続的にシミュレーションおよび分析できるようになり、保守のアプローチとパフォーマンスが最適化されます。