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IIoT戦略に予知分析を統合する方法

すでに機械データを取得・分析していますか?その価値を最大限に引き出すには、将来の機械振る舞いを予測するためにデータを活用し始めることです。

予知保全により、エラーや故障を予測し、アラームを発し、ダウンタイムが発生する前に介入をスケジュールできるため、貴重な生産時間を節約できます。

IIoT戦略に予知分析を統合する方法

故障が発生する前に検知する

エラーが間もなく発生することを知っていれば、機械の故障を未然に防止できます。この基盤となるのはデータです。産業用IoTプラットフォームは生の機械データを実用的なインサイトに変換し、保全を事後対応から事前対応へと転換させます。

予期せぬ温度低下などの異常に対するアラートを設定し、部品が故障したり機械が停止する前に行動できます。このアプローチにより、機械が稼働中のまま大部分の評価とメンテナンスを実行でき、コストのかかるダウンタイムを排除できます。

産業用IoT成熟度モデル

予知保全への着手には確固たる基盤が必要です。産業用IoT成熟度モデルは、成功する実装に必要なステップを示し、組織が前進する準備ができているか判断するのに役立ちます。

データ分析が予知能力への第一歩である理由については、以前のブログをお読みください。モデルに不慣れな場合は、以下の図を参照してください。

IIoT戦略に予知分析を統合する方法

予知保全の実装を始める準備はできていますか?

堅牢な基盤が構築できたら、予知保全の導入態勢が整います。20ページのホワイトペーパー『The Road to IIoT Maturity in Machine Manufacturing』には、成功事例とともに明確なガイドラインが記載されています。また、次のフェーズである「進化する課題へのソリューション適応」に関する実践的なヒントも提供しています。

IIoT戦略に予知分析を統合する方法

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