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固定資産管理
固定資産管理とは、組織の物理的な資産と機器を追跡、監視、保守するプロセスです。
組織では、スキャンしやすく、モバイル・デバイスで使用できるため、資産を追跡するためにバーコードやQRコード、またはRFIDを頻繁に使用しています。資産の種類には、車両、コンピューター、家具、機械などがあります。
資産管理システムを使用すると、組織は次のことが可能になります。
固定資産管理により、組織は機器や車両を監視し、その状態を評価し、良好な作動状態に保つことができます。このようにして、在庫の損失、機器の故障、ダウンタイムを最小限に抑え、資産の生涯価値を向上させます。
次世代検出装置が、資産管理サービスを日常的なメンテナンス体制からAIを活用した予測プロセスへとどのようにシフトさせるかをご覧ください。
サーバー、輸送トラック、エレベーターなどの固定資産には、多額の資本投資が必要です。それらは、企業の純資産の大部分を占める場合があります。一部の企業では、全投資額の実に40%が設備や車両の購入に費やされています。
企業が資産をより適切かつ効果的に管理するほど、投資から得られる価値を最大化できる可能性は高くなります。固定資産管理システムがなければ、組織は次のような問題を経験する可能性があります。
在庫を大量に抱える企業の場合、それにより、生産性の損失、修理、交換、罰金などでコストが数百万ドルに上る可能性があります。標準以下の機器は、直接的なコストだけでなく、組織のサービスや製品の品質にも影響を与え、ひいては顧客満足度や企業の評判にも影響を及ぼす可能性があります。
ISO 55000国際規格によれば、資産管理では費用対効果を最大化する必要があります。理想的には、固定資産管理により、機器の品質と耐用年数が向上し、最高の投資収益が保証されることが望ましいとされます。
固定資産管理は、特にレンタカー会社や多国籍製造会社など、グローバル企業や大量の在庫を抱える企業にとっては複雑になる可能性があります。
組織では、資産追跡にスプレッドシートやエンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)ツールを使用する場合があります。ただし、手動でデータを入力するとエラーが発生しやすくなり、また、車両の艦隊が複数の場所間で移動される場合や、テクノロジーが複雑な場合、固定資産の在庫を常に把握するには時間がかかる方法になることもあります。
これを理解するために、組織が車両を所有しているというシナリオを考えてみましょう。オイル交換、ワイパー・ブレードの交換、タイヤの交換など、それぞれいつ必要になるかを記録するメモを記録しているかもしれません。車両の数が増えるにつれて、その管理は頭を悩ませるものになるでしょう。これらすべてのデータを一元管理していれば、紛失したり置き忘れたりするリスクなしに、情報を簡単に追跡できます。これが資産管理システムの目的です。
資産追跡ソフトウェアと管理ソリューションは、固定資産を監視するための信頼性の高い方法を提供します。これには、位置追跡、作業指示書処理、監査証跡などの機能が含まれています。
資産管理ソフトウェア
小規模な事業では、コンピューター化された保守管理システム(CMMS)が役立つ場合があります。オートメーション・ソフトウェアは、保守活動のスケジュール設定、管理、レポート作成を支援します。それが提供する機能には、ワークフローの処理、リソースの割り当てとルーティング、運用と修理のガイダンス、レポートと監査などがあります。
大規模オペレーションの場合、IBM Maximoなどのエンタープライズ資産管理システムは、すべての固定資産を管理するための中央プラットフォームを提供します。これは、取得、運用、保守、減価償却、更新、交換など、資産ライフサイクル全体にわたる資産データを統合することができます。
死角なく全体への可視性を実現することにより、組織は複雑な資産環境に対する洞察を得ることができます。また、資産の健全性を管理するための情報が向上します。機能とワークフローは、管理タスクを最適化し、ダウンタイムを削減するのに役立ちます。チームは安全性と環境管理について企業全体の視点も持ち、問題やリスクに適切に対処できるようになるでしょう。
IoT(モノのインターネット)とAI
モノのインターネット (IoT) は、深い洞察を提供し、固定資産をより適切に管理することを可能にします。例えば、IBM Maximoソフトウェアは、センサーとデバイスからのデータを相関させて、資産の健全性とパフォーマンスをタイムリーに可視化します。ステータスを分析し、価値とリスクを評価し、障害を予測することで、資産管理を強化します。
AIは機械学習を使用して資産の状態を測定し、予知保全を可能にします。このテクノロジーは、資産データ(センサー、テレメトリー、作業指示書、さらには気象イベントから)を収集し、アルゴリズムを使用してパターンや傾向を確認し、予測モデルを開発します。この情報と予測スコアリングを組み合わせることで、システムは先制的な戦術やストラテジーを処方できるようになります。
モバイルEAM
モバイル・デバイスを介して、保守および修理の最前線の技術者をEAMシステムや専門家につなぐことは、作業をより効率的かつ安全にし、生産性を高めるために重要です。IBM Maximo Mobileは、現場技術者の職務を変革し、どこにいてもほぼリアルタイムの資産パフォーマンスと運用データ、および段階的な保守手順を提供できるように設計されています。AI、インテリジェントなワークフロー、リモートでの人的支援、資産データへのアクセスの強力な組み合わせにより、Maximo Mobileは数十年にわたる業界経験に相当する知識を持つデジタル機能を技術者に提供します。
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