ローコードとIoTを使用してスペアパーツの在庫を最適化する

ローコード開発プラットフォームを使用して新しいアプリケーションを作成すると、スペアパーツの在庫をより適切に管理する方法など、古い問題に対する革新的なソリューションにつながる可能性があります。

ローコード開発プラットフォームは、製造業における多くの新しいタイプのアプリケーションへの扉を開きます。おそらく、このテクノロジーの最大の可能性は、これまで運用スタッフとITの異なる領域であったものの間のギャップを埋めるために使用される場合です。スペアパーツの在庫を最適化することは、可能な新しいタイプのクロスグループアプリケーションの例です。このようなアプリケーションは、以前は達成できなかった全社的なメリットをもたらします。

スペアパーツの在庫には、いくつかの部門にまたがるタッチポイントがあります。保守、修理、および運用（MRO）サービスチームには、明らかな既得権があります。機器を稼働させ続けるためにスペアパーツが必要です。しかし、スペアパーツの在庫管理は他のグループにも影響を与えます。

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サービスチームは部品を保管するために物理的なスペースを必要とするため、スペース割り当ておよび設備管理チームはスペアパーツ管理の議論に引き込まれます。調達チームと経理チームは、部品の注文と支払いを行う必要があるため、水面下に足を踏み入れています。そして、企業経営者でさえ、何が起こっているのかを（ある程度）認識している必要があります。スペアパーツの不足による長期の停止は、生産量、収益、および企業の評判に影響を与えます。

ローコードでデジタルトランスフォーメーションを行う

一連の技術とビジネスの発展により、適切なソリューションがスペアパーツの在庫をデジタル変換できるこの瞬間が生まれました。

何年もの間、メーカーは、機器の寿命と修理履歴の一部または一部に関するベンダー提供の情報に依存するカレンダーベースのメンテナンスを使用していました。 MROグループは、平均故障間隔（MTTF）と寿命のデータに基づいて、検査、サービス、および部品の交換を計画します。スペアパーツは、デバイスベンダーの交換スケジュールに基づいて注文されました。

このアプローチには2つの欠陥があります。 1つは、部品ベンダーのMTTF見積もりよりも早く部品が破損したり、動作を停止したりした場合にどうなるでしょうか。もう1つは、部品が耐用年数の終わりの見積もりを超えて与えることがもっとある場合はどうなるでしょうか。両方の状況に対処する従来の方法は、予期しない障害が発生した場合に備えてスペアパーツを過剰在庫にすることでした。また、正常に機能し続けている場合でも、ベンダーのタイムラインで部品を交換します。

このようなエレガントでないソリューションは、当面の問題に対処しましたが、コストがかかりました。在庫過剰の問題は次のとおりです。

• 多くの製造環境で発生する、より多くのストレージスペースが必要です
• ベンダーが製品ラインを更新すると、部品が古くなる可能性があります
• 保管されている余分な部品に費やされたお金は、他の場所で使用される可能性があります。

簡単に言えば、状況を改善するためにさらに多くのことができます。 Enterlowコード開発とIoT。メーカーは、工場内の機器からのIoTデータを使用して、従来のカレンダーベースのメンテナンスから脱却しています。ローコード開発プラットフォームを使用すると、そのデータを取得して、監視制御およびデータ取得（SCADA）やその他のOTシステムの機能を補完および強化するアプリケーションを作成できます。

具体的には、メーカーは、動作モードを中断した場合の修正から、リアクティブ、プロアクティブ、および予測/予防モードに移行しています。

リアクティブモードでは、デバイスのステータスに関するIoTデータと、アラートやアラームなどのOTシステムデータを取得し、MROアクションをトリガーする場合があります。たとえば、特定の部分がベンダーの推奨ピーク動作温度を超えて実行されていることに注意すると、そのデータを使用してカスタム開発されたMROサービスアプリケーションは、トラブルチケットとサービスコールの生成を自動化できます。

プロアクティブモードでは、デバイスやOTシステムからデータを取得し、分析を適用して作成中の問題を特定し、ダウンタイムが発生する前にそれらに対処するアプリケーションを使用する場合があります。たとえば、デバイスがベンダーの仕様の範囲内で動作している場合、MROアプリケーションの分析を使用して、たとえば、重要なモーターが同じ量の作業を完了するために高速で動作していることに気付く場合があります。その派生した洞察は、その部分の検査を開始するために使用できます。検査の結果、MROスタッフは、故障のリスクを冒すよりも、部品を交換する方がよいと判断する場合があります。

予測/予防モードはさらに一歩進んでいます。人工知能、機械学習、またはその他の高度な分析手法を使用して、部品や機械データから推論を引き出すMROserviceアプリケーションが開発される可能性があります。このようなデータの予測分析では、非常に具体的なものが見つかる可能性があります。このベンダーのパートAが15分で動作温度の20％の上昇を経験した場合、それは3日での故障の前兆です。 MROサービスアプリケーション内にそのような情報があれば、技術者を派遣して、障害を回避するために先制部品の交換を行うことができます。

すべてをスペアパーツの在庫最適化に結び付ける

ローコード開発プラットフォームを使用して、MROシステムの洞察とアクションを部品の注文に使用されるERPシステムと組み合わせるアプリケーションを構築することもできます。

予防および予測保守ソリューションをERPと組み合わせる利点は、既存の部品をより効率的に使用できることです。平均推奨寿命に基づいて部品を交換するという古いアプローチでは、一部の部品が使用できなくなり、さらに数日、数か月、または数年は機能し続ける可能性があります。組織は、部品から得られる可能性のある余分な耐用年数を失い、必要以上に多くの在庫を使い果たします。

このようなシステムは、必要なときに必要なスペアパーツを在庫に入れておくため、重要なパーツが出荷されるのを待つ不必要なダウンタイムを回避できます。また、部品の在庫が過剰にならないことを保証するため、部品を収納するための過剰な保管容量の必要性が少なくなります。これにより、古い部品が発生する可能性も低くなります。

本質的に、低コード開発プラットフォームとIoTを使用して新しいアプリケーションを作成すると、古い問題に対する革新的なソリューションにつながる可能性があります。スペアパーツの在庫の場合、メーカーはスペアパーツに対する一種の「ジャストインタイム」アプローチを開発できます。その結果、在庫管理のためのより最適化された方法が得られます。