効率の最大化:デジタルトランスフォーメーションが資産運用管理を促進

ここ数年で私にとって非常に明確になってきたことの 1 つは、デジタル変革と資産運用管理 (AOM) が融合したときに生じる驚くべき相乗効果です。これら 2 つの共生力の融合により、プラントが再構築され運用効率が最適化されます。 。資産集約型の組織は、データ、コラボレーション、コミュニケーションに対する新しいアプローチを採用することで多くのことを得ることができます。これらはすべて最新の消費者レベルのテクノロジー エクスペリエンスによってサポートされています。

以下に、起こり得る主な原因をいくつか示します。

データの力を解き放つ

データ収集に関しては、「ガベージ イン、ガベージ アウト」という言葉を誰もが聞いたことがあるでしょう。 適切なデータを特定する プラントのパフォーマンスを正確に測定する鍵となります。長年にわたり、データを収集する最も一般的な方法は、コンピューターによる保守管理システム (CMMS) またはエンタープライズ資産管理 (EAM) ソフトウェアを使用することでした。これらは、作業指示書の作成と完了、および関連情報の収集に重点を置く傾向があります。

理想的には、このデータはプラント管理者が資産のライフサイクルのあらゆる段階を追跡するのに役立ち、設備のダウンタイムや資産の減価償却などに特別な注意を払うことができるようになります。データを施設の財務ソフトウェアに接続して、資産の信頼性に基づいて購入の意思決定を行うこともできます。

現在、デジタル変革は、振動や赤外線測定値などのさまざまな種類のデータを収集して個々の資産の問題を診断できる状態監視センサーによって、さらに一歩進んでいます。データの異常は問題を示し、検査作業の指示が出されます。 デジタルトランスフォーメーション間の相乗効果 また、AOM はデータ解釈の遅れを排除し、進化する状況に機敏に対応できるようにします。リアルタイムの監視は、コストのかかるダウンタイムを防ぐ上で極めて重要です。組織は、異常、非効率、または潜在的な障害が発生したときにそれを検出できるようになり、直ちに是正措置を講じることができます。このデータは、個々の資産の機能を追跡するのに役立ち、 将来の作業指示 を通知します。 、信頼性分析とメンテナンス計画。

デジタル変革を AOM と統合することで、プラントは運用状況について比類のない洞察を得ることができます。この変革は単にデータを収集するだけではありません。それは、意思決定プロセスを強化する実用的なインテリジェンスを抽出することです。

機械学習とリアルタイム監視

機械学習は人工知能とメンテナンスを融合させ、プラント管理者に重要な資産を 24 時間監視する権限を与えます。何か異常な現象が発生したと思われる瞬間に、監視装置が集中コンピュータ システムと自動的に通信できるため、技術者は障害が発生する前または直後に対処できるようになります。

これにより、プラントはより予知保全に移行できるようになり、パフォーマンスの向上とコストの削減につながります。たとえば、高度なレベルの機械学習では、数千のデータ ポイントをふるいにかけて、エラーが完全な機能不全につながる可能性を計算できます。

機械学習によって起こるデジタル変革は、以下を通じて AOM にプラスの影響を与えます。

• モニタリングのコストを削減する
• 修理の加速
• リソースを効率的に割り当てる
• プラントの安全性の向上
• ダウンタイムの削減
• メンテナンス予算の最適化
• スケーリングと成長を促進する

したがって、予知メンテナンスは、デジタル トランスフォーメーションと AOM のコラボレーションの直接の成果です。その結果、メンテナンスは積極的かつ戦略的な活動となり、より広範なビジネス目標に沿って、資産パフォーマンスへの投資が最大の利益を確実に生み出すことができます。

資産の信頼性の強化

デジタル変革と AOM の融合により、 組織は従来のアプローチを超えて進むことができます。 メンテナンスと信頼性へ。アセットはスタンドアロンのエンティティとして扱われなくなりました。代わりに、それらはデータ主導型の洞察のより大きなエコシステム内で相互接続されたコンポーネントになります。

一部のプラントでは、デジタル変革により、包括的なデジタルツインまたは物理資産の仮想表現の作成が可能になる場合があります。このデジタル ツインは、実際の資産から収集されたデータに基づいてリアルタイムで進化します。 AOM 戦略は、このデジタル表現を活用して、さまざまなシナリオをシミュレートし、潜在的な障害を予測し、パフォーマンスを最適化することができます。この相乗効果により、プラントはより広範な運用状況の中で各資産がどのように機能するかをより深く理解できるようになり、資産の信頼性が向上します。資産管理に対するこの総合的なアプローチを採用することで、企業はより高いレベルの信頼性を達成し、重要な資産が常に最高の効率で稼働することを保証できます。

他の企業にとっては、メンテナンス作業の重要性に焦点を当てることで、資産の信頼性が向上し、稼働時間が増加する可能性があります。デジタル変革によって設備がオフラインで費やす時間を削減することに成功した工場は、ダウンタイムの削減が生産量の増加、つまりより多くの製品と利益の増加に等しいことに気づきました。さらに、稼働時間の資産の可用性や特定の期間における故障の数などを追跡する重要なパフォーマンス指標や指標をベンチマークすることは、プラントが資産の信頼性に関して世界クラスの基準に照らして自らを測定するのに役立ちます。

スマート テクノロジーで従業員に力を与える

業界として、製造業が大きなスキルギャップに苦しんでいることは明らかです。プラント技術者は非常に複雑で、場合によっては本質的に危険な環境で数百万ドル規模の資産を扱うことが多いため、この分野で作業するために必要なスキルのレベルは非常に高いです。さらに、製造業の経験豊富な従業員の退職率は、この分野に新規参入する人材をはるかに上回っています。これらの問題は、まったく新しいスキルセットを必要とするデジタル変革や高度なテクノロジーと相まって、業界の今後の進歩と成長を阻害する恐れがあります。

デジタル変革と AOM の統合は、機械がスマート テクノロジーで労働力を強化できるという事実を超えて広がります。資産の相互接続とデータドリブン化が進むにつれて、工場はより少ない労力でより多くのことを行うことが求められている従業員の能力を強化するテクノロジーに投資できるようになります。拡張現実、人工知能、その他のスマート ツールは従業員ツールキットの不可欠なコンポーネントとなり、継続的な改善とイノベーションの文化を促進します。

たとえば、技術者は AR アプリケーションを通じて、物理環境に重ねて表示された関連情報にアクセスできるため、より迅速かつ正確な意思決定が容易になります。 AI アルゴリズムは膨大なデータセットを分析し、資産パフォーマンスを最適化するための推奨事項を提供します。従業員はデジタル変革の取り組みに積極的に参加し、生産性を向上させ、人的エラーを減らし、全体的な業務効率に貢献する新しいテクノロジーに適応します。

この権限付与は技術的な側面を超えて、組織文化に影響を与えます。技術者がスマート テクノロジーを採用すると、 彼らは変化の触媒になります。 、継続的な学習と適応の考え方を推進します。理想的には、これにより資産の管理方法が変わるだけでなく、機敏でテクノロジーに精通し、デジタル時代の課題を受け入れる準備ができている労働力も形成されます。