Predictive Analyticsは、製造業で働くメンテナンスチームをどのようにサポートできますか？
製造業は長い間、最高のパフォーマンス、運用効率、品質目標を最優先事項とする業界でした。データと産業用モノのインターネット（IIoT）を活用することで、これらの目標をサポートできます。メーカーは現在、予測分析を利用してデジタルトランスフォーメーションの旅を加速しているため、実行が速い別のデジタル機会は、あなたが思っているよりも近いかもしれません。
Senseyeでは、スマートファクトリーの台頭が直接起こっているのを目にしています。メーカーは、予測分析ソリューションでデータをこれまで以上に活用しています。マシン、メンテナンスシステム、またはIIoTから直接、さまざまな既存のソースからのデータを組み合わせて、生産プロセスをより効率的、機敏、応答性の高いものにします。
予測分析は、別の企業目標である予知保全の実現をサポートします。このプラクティスは、さまざまなソースからのデータを収集および分析して、今後の資産の障害のシグナルを特定すると同時に、エンジニアが取るべき最善のアクションを調査および決定するために必要なすべての洞察を提供することに依存しています。
予知保全は、かつては時間と費用のかかる作業でした。スケーリングできませんでした。これは、監視対象のマシンごとにカスタマイズされた、疲れ果てた手動の演習であり、状態監視の専門家が各資産から読み取りを行うことに依存していました。収集した情報を確認して、障害の兆候を見つけます。規制で要求されている重要な資産に適用されました。
現在、Senseye PdMのような特殊なソリューションをさらに活用することで、予知保全の民主化が見られ、グローバルな採用が加速しています。
多くの大規模メーカーにとって、予測分析に移行するということは、単にデータを最大限に活用しながら、予知保全を可能にすることを意味します。今日のメーカーの約3分の2は、すでに実稼働環境から大量の情報を収集しています。多くの場合、このデータはサイロに残り、最大限に活用されていません。
これにより、予測分析が自然な次のステップとなり、あらゆるメーカーのデジタルトランスフォーメーションの旅において、予知保全が効率を高め、収益を改善できるようになります。
2014年以来、Senseyeは予測分析で世界中のフォーチュン500企業をサポートし、大規模な予知保全を実現しています。
詳細については、ホワイトペーパー「 Harness ThePowerofPrediction」をご覧ください。 または、ROI Calculatorを試して、どのようにメリットが得られるかを確認してください。
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