ビッグデータ、簡単ではない：工場保守技術における新たな課題の克服

ビッグデータと産業用モノのインターネット（IIoT）の利用により、業界で最も先進的な企業がアップグレードするのではなく、施設のみですが、競合他社に先んじるために使用されているテクノロジーです。

他の多くの産業と同様に、製造業は技術革命を遂げています。 「ビッグデータ」という流行語は、しばらくの間製造業の領域に広まり、IIoTはダウンタイムの分析と防止に新しい可能性をもたらしています。しかし、特に工場のメンテナンスの分野では、新しいテクノロジーには新たな課題があります。では、組織はどのようにしてこれらの課題を克服し、大きく big へのデータ 報酬？

ビッグデータ、大きなメリット

産業用メンテナンスに関しては、ビッグデータにより予測分析がより迅速かつ簡単になり、より診断的な（または予防的な）メンテナンスアプローチから予防的なメンテナンスアプローチに運用を移行できます。このようにして、マシンに関してより計算された決定を下すことができ、生産量の向上と大幅なコスト削減につながります。サーモグラフィー、ソニックス/ウルトラソニックス、振動テストなどの高度なツールに加えて、プラントオペレーターは、特定の機械で何が起こっているかを正確に確認し、それに応じて計画を立てることができます。このテクノロジーは、最新のメーカーの予知保全（PdM）プログラムの強力な基盤を構築できますが、課題は、使用する適切なデータとその使用方法を特定することにあります。

詳細情報、その他の課題

コンピューター化された保守管理システム（CMMS）は、分析の準備ができている大量の情報を大量に生成できますが、その使用方法がわからない場合、このすべてのデータはどのようなメリットがありますか？予知保全戦略を実装する初期段階で、このハードルに直面する可能性があります。工場のメンテナンス環境でのデータ過負荷の負担を克服するには、業界または生産目標に固有の意思決定基準を事前に選択し、その特定の基準に関連するデータのみを利用することを目指します。特定のアクションに制限を設定して、意思決定をバイナリで行うシステムとプログラムを実装することも役立つ場合があります。これらの詳細が設定されたら、あとはプログラムと戦略に固執するだけです。

コストの計量

献身的な従業員とPdMのメリットを完全に理解していても、これらの新しいテクノロジーを実装する際にメーカーが直面する最大の課題は、初期コストです。今日の競争の激しいグローバル市場では、組織はこのテクノロジーがすべてを修正するという期待に基づいて投資を行うことはできません。これを回避する最善の方法は、小規模から始めることです。時間をかけて、差し迫ったニーズに最も関連するシステムとプロセスを特定し、それらを管理するために必要な変更を実装します。これにより、データ量を消化可能な量にまで縮小し、コストを削減し、必要な内部プロセスのみを改善できます。この焦点は、データへの投資に真っ向から取り組む前に、予測テクノロジーの水域をテストするための優れた方法です。

変化を受け入れる

産業用メンテナンスでのテクノロジーの使用の増加は、最終的にはプロセスの変化につながります。それに直面すると、変化を克服するのは難しい場合があります。まったく新しい方法を導入して学習するという定期的な苦痛に加えて、経験を積んだ長年の労働者は、新しい高度なデータ中心の保守戦略を採用する準備ができていない可能性があります。幸いなことに、ほとんどの保守担当者は忠実であり、時間の経過とともに新しい方法に順応する用意があります。組織は、既存の従業員と新入社員の両方を適切にトレーニングするために時間を割く必要があります。チームがビッグデータのメリットを直接確認すると、新しいプロセスへの信頼が得られ、維持されます。

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