設備の稼働管理のためにセンサーやエラー診断プログラムを用意しても、収集したデータを実務に活かせていないケースが見受けられる。こうした状況を生み出しているのが、昨今の製造スピードに対応できない旧式の資産管理への依存だ。
予定外の停止時間や緊急修理の増加、予備部品費や人件費の膨張、さらには設備投資のタイミングを逃すといったコストが積み重なることから、収益を圧迫し続けてしまう。従来の「事後保全」や「定期保全」の延長線上で、製品の欠陥や予定外の停止時間をゼロにする「Zero-D」という理想を達成するのは極めて困難といえる。
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スマートな資産管理で製造業の競争上の優位性が向上
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問題の予兆を捉えて対処する予知保全を実現するには
こうした課題を解決するのが、AIやIoTを活用したスマートな資産管理プラットフォームだ。センサーからのリアルタイムデータに基づき、問題が発生する予兆を捉えて対処する「予知保全」によって、資産の管理をパフォーマンスの管理へと進化させられる。
IBMの調査では、こうした高度な仕組みにより製造中の欠陥を最大50%多く検出し、生産量が最大20%増加することが示されている。また、属人化しがちなベテランの知見をシステムが補完することで、技術者の成長支援や安全性向上にも寄与し、企業の持続的な成長を支える基盤となる。
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リンク先のコンテンツでは、事後保全から予知保全へと移行するためのアプローチについて、専門家の見解を交えながら詳しく解説している。予備部品の在庫を最大50%削減した例や、ITとOTを連携させる際のポイントなど、競争優位性を高めるための知見が得られるので、ぜひ参考にしてほしい。
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