予知保全–知っておくべきこと

MomentaPartnersのEdMaguire

こちらの Momenta Partners インサイトのパートナーであるEdMaguireは、物理的な資産からのデータを活用してプロセスを最適化し、リスクを軽減し、ビジネスを成長させ、さらにはまったく新しいビジネスモデルを強化する方法について、イノベーターやエンドユーザーと多くの時間を費やしています。

予知保全は全面的に最優先事項であり、新興企業、専門サービス会社、確立された産業会社は、「故障する前に物事を修正する」ことで利益を実現する方法を模索しています。これにより、時間、費用、評判のリスクを大幅に節約できる可能性があります。

予知保全とは何ですか？

予知保全では、実際のデータに基づいて機械または部品が故障する可能性が高い時期を予測し、問題を回避するための措置を講じることができます。これは単純な概念ですが、実現するのは困難です。航空宇宙や運輸などの業界では、障害を防ぐことができれば人命を救うことができます。

最近のサウスウエスト航空 死亡は予見できなかったかもしれませんが、エンジン爆発のデータを使用して次の爆発を防ぐことができたらどうでしょうか。潜在的な障害を予測できるようにするには、保留中の問題の兆候にフラグを立てることができるアルゴリズムを作成するために、データ（特に障害に至るまでの履歴データ）から始める必要があります。

予知保全への道

今日、産業用メンテナンスは本質的に「予防的」です。メンテナンスの防止はスケジュールから始まります。企業が産業資産またはその他の資産を購入する場合、通常、推奨されるメンテナンス間隔に従います。 3,000マイルごとに車のオイルを交換することをお勧めします。所定のスケジュールを守る以外に、大部分の大規模な修理は機器の故障時に発生し、資産自体は一定の年齢に達すると交換されます。スケジュールを守ることは便利ですが、将来何が起こるかについての考えを提供するものではありません。

状態監視を追加することで、企業はプロアクティブなメンテナンスを行うことができます。状態監視には、リアルタイムでデータを追跡することが含まれます。これは、たとえば、温度センサーや振動センサーからのデータである可能性があります。これは、発生した問題を特定するのに役立ちます。過度の振動や過度の高温などの異常な状態がある場合は、予防的なメンテナンスの必要性を示す可能性があります。たとえば、部品の交換などです。

予防保守は事前定義されたスケジュールで機能し、予防保守は通常、状態監視を採用しますが、どちらのアプローチも、ビジネスが将来問題が発生する可能性があることを予測するのに必ずしも役立ちません。

障害を予測できるようにするには、予測アルゴリズムを開発するための履歴データが必要です。できれば、障害または故障に至るまでの期間を含めてください。これには、データの収集とデータの分析の実行、および新しく収集されたデータを使用したアルゴリズムのテスト、調整、更新が含まれます。これまで、これは費用のかかるプロセスであり、専門的なモデルを開発できる高度に専門的な統計家が必要でした。

予知保全ソリューションがしばらくの間実施されたら、それらは、問題が発生する前に問題を修正するための特定の推奨事項または指示と組み合わせることができます。予知保全として知られるこの概念は、分析によって保留中の問題を特定し、修正を導き、最小限の人的介入でマシンを稼働させ続けることができるという考えです。

1980年代以降、予知保全は、軍隊や航空宇宙などの障害やダウンタイムのコストが高い、最も深いポケットを持つ最大の組織の州でした。今日、ストレージ、処理能力、機械学習に適したGPUなどの特殊なチップの大幅な価格下落により、予知保全のアクセシビリティは民主化されつつあります。

今日の現実は、多くの資産が過剰に維持されており、企業はマシンの実際の状態に関する洞察が不足しているため、障害を防ぐために不必要に支出しています。ダウンタイムや中断によるコストを削減するだけでなく、マシンの修理の頻度と範囲にはるかに効率的に費やす絶好の機会があります。私たちがまだ初期段階にあり、ほとんどの産業会社が予防的メンテナンスから予防的メンテナンスに移行している間、予知保全を民主化するための多くの新興企業やプロジェクトが進行中です。

データから始めることが重要なので、測定されたアプローチをお勧めします。状態監視から始めて、データとプロセスの快適さと正確さを確保します。合理的なプロアクティブメンテナンスタスクが手元にある場合は、データとドメインの専門家（データサイエンティストが自分で行うか、専門サービス会社またはソフトウェアスタートアップの業界の専門家）を雇います。

アルゴリズムを開発し、実際にテストし、測定、調整、アップグレードして、プロセスを続行します。予知保全が目標ですが、それは目的地というよりは旅のようなものです。支援できるリソースと専門家がたくさんいます。コストの節約、計画外のダウンタイムの排除、安全性の向上、プロセスの効率化、そして何よりも顧客の満足度など、持続性があれば成功します。

詳細については、予知保全（PdM）分析における機会の実現を読むことをお勧めします。 。

このブログの作成者は、MomentaPartnersのInsightsパートナーであるEdMaguireです

作者について：

Edは、エンタープライズソフトウェアに関する深い専門知識を持ち、株式調査と投資銀行業務におけるウォール街での17年以上の経験をMomentaにもたらします。彼は、テクノロジー、運用、競争、市場の厳密な分析に基づいて、戦略的機会を特定し、実用的な洞察を明確にすることに成功したことを証明しています。最近では、 CLSA Americas のシニアアナリスト兼マネージングディレクターを務めていました。 ソフトウェア業界、テクノロジー、イノベーションをカバーしています。