資産集約型組織にとって、メンテナンスはバランス・シートの大きな部分を占めます。ボーイングが1970年代に信頼性中心メンテナンス（RCM）を先駆けて以来、この方法論はメンテナンス費削減、リスク抑制、安全性向上のために継続的に進化してきました。今日、最新のイテレーションであるRCM3において、適切な資産管理ソフトウェアを選ぶことは、これらの利益を引き出し、計画外メンテナンス・コストを抑制する上で極めて重要です。 RCM3 2015年に導入されたRCM3は、信頼性中心メンテナンスの最新進化形です。商業航空、防衛、テーマ・パーク、風力発電所、洋上リグなど、多様な分野の企業で既に採用されています。 RC

ハネウェル・プロセス・ソリューションズとSKFは、産業用IoT（IIoT）ソリューションの開発を目的とした共同パイロット・プロジェクトを開始しました。このイニシアチブは中南米の銅山で実施され、機械効率、信頼性、競争力を高めるデジタル標準の確立を目指します。 「IIoTを活用することで、メーカーは単一のサイトやプラントだけでなく、企業全体で拡大し続けるデータセットから運用データにリアルタイムでアクセスできるようになります」と、ハネウェル・コネクテッド・プラントのバイス・プレジデント兼ジェネラル・マネージャー、シュリー・ダンデカー氏は述べています。「比類なきドメイン専門知識を持つソフトウェアとハー

モノのインターネット（IoT）が拡大するにつれ、スマートフォン、車両、サーモスタットから産業機械、開閉装置に至るまで、日常のあらゆるオブジェクトがますます接続され、インテリジェントになっています。IoTを活用することで、これらのデバイスは膨大な量のデータを生成・交換でき、電気システムのパフォーマンスを最適化するために活用できます。 しかし、既存の電気資産の多くは本質的にネットワーク対応ではありません。実際、業界全体で、施設の電気システムの相当部分が30年以上前に設置されたものです。朗報は、これらの資産を「スマート」なエコシステムにレトロフィットすること、すなわち開閉装置や基礎的な電気コンポー

新しいスマートフォンが市場に出ると、消費者は陳腐化を恐れてアップグレードに殺到します。その緊迫感は、インダストリー4.0を通じて効率向上を求める製造業のプロフェッショナルにも共鳴します。 インダストリー4.0は、物理とデジタルの領域をシームレスに橋渡しすることを約束しました。メーカーは機械に高度な接続性を装備し、ビッグデータ、M2M通信、機械学習を活用して生産性向上を推進しました。 テクノロジーがより手頃でアクセスしやすくなるにつれ、インダストリー4.0の採用が急増し、中堅・中小メーカーも大手競合を模倣できるようになりました。この動きから、デジタル・ツイニングが極めて重要なイノベーションとし

レイ・ブラッドベリは「リスクと共に生きることは、崖から飛び降りて降下中に翼を作ることだ」と言いました。詩的ですが、この比喩は多くの企業が直面する現実を捉えています。大胆な決断が、変革の機会を掴むためにしばしば必要とされるのです。 インダストリー4.0の文脈では、概念から広範な採用への移行を加速する3つの極めて重要な力が存在します。 データ 「ビッグデータ」と呼ばれるデジタル情報の指数関数的増加が、企業の運営方法を再構築しました。企業は現在、膨大な量の運用データと顧客データを収集、保存、分析し、予測分析、自己診断機械、リアルタイム構成を可能にしています。サイバー・フィジカル・システムは、問題が

歴史が教えるのは、継続的改善が重要業績評価指標（品質、安全、納期、在庫管理）にかかっているということです。これらのベンチマークは時代を超えて普遍的ですが、新興テクノロジーがそれらを前例のない規模で再構築しています。産業用IoT（IIoT）と堅牢なネットワーキングが、生産を加速し、成果を標準化し、職場の安全を強化するリアルタイム・データを提供します。 リーン製造の変革 今日のIIoT対応工場では、人間の洞察がデジタル分析とシームレスに融合します。このテクノロジーは、重機から手持ち工具まで、電気的にアクティブなほぼすべての資産を統合されたデータ・メッシュに接続します。まだ成長段階にありますが、I

業界リーダーは今、産業用IoT（IIoT）と機械学習を活用し、資産からより高い信頼性と価値を引き出そうとしています。 計画外ダウンタイムは現在、粗利益の約15%を侵食していますが、トップ・パフォーマーは損失を約5%に抑えています。このギャップを埋めるには、メンテナンスと生産の間の新たなパートナーシップが必要です。 従来の信頼性エンジニアリングは、実データで調整された第一原理モデルを構築し、補正係数を適用し、統計的異常をフラグします。しかし、これらのモデルは資産自体のみを監視し、劣化を引き起こす上流プロセスのドライバーを見逃しがちです。 40年にわたり、エンジニアは方程式、統計、ルール・エンジ

1785年1月7日、ジャン＝ピエール・ブランシャールとジョン・ジェフリーズが熱気球で英仏海峡を横断しました。これは越境移動の歴史における画期的な瞬間でした。それから1世紀以上経って、最初の「空気より重い」飛行機が同じ旅を成し遂げました。1917年までには国際航空が本格的に始まり、その後の航空、海上、鉄道輸送の進化が、企業の国境を越えたビジネス運営のあり方を根本的に変えました。 グローバリゼーション 工場の内外での技術的ブレークスルーが、製造業セクターのグローバル市場への拡大を継続的に牽引してきました。第1次産業革命以来、輸送と通信の進歩がローカル生産を世界規模のネットワークへと変貌させました

1983年に最初の携帯電話が市場に登場したとき、それは経営幹部と社会的エリートのための贅沢品でした。今日、国連の報告によれば、携帯電話の契約数は世界人口を超えており、これはムーアの法則と品質調整価格の原則、すなわち性能が向上するにつれてコストが低下するという原則の執念深い進展を証明しています。 このトレンドにより、中小企業もかつて大企業だけが持っていた技術的優位性を手にできるようになりました。食品生産セクターにおいて、かつて大手プラントに限られていたデジタル・ツールが、あらゆる規模の製造業者の手の届く範囲にあり、生産性と運用効率において測定可能な利益をもたらしています。 デジタル・プラント

第4次産業革命が加速し、最先端テクノロジーがより手頃になるにつれ、スマート・プラントを導入する製造業者が増えています。最近の調査では、企業の72%が2020年までに高度なデジタル化を達成する計画だと判明し、2018年はデジタル・ソリューションが業界全体で着実に拡大する年となります。製造業者は今、競争力を維持するためにどのテクノロジーを優先すべきかという重要な問いに直面しています。 バーチャル・リアリティと拡張現実の実効性 バーチャル・リアリティ（VR）と拡張現実（AR）は長らくゲームと関連付けられてきましたが、Microsoft HoloLensのようなハードウェアが産業用途向けに調整されてい

人体がセンサー、アクチュエーター、データを処理する脳に依存するように、現代の工場も同様の仕組みで動いています。産業用IoT（IIoT）により、機械は単なる働き手からインテリジェントなパートナーへと進化しました。最近の業界調査によると、製造業者の85%がすでにインダストリー4.0への移行中、または今後1年以内に開始する予定です。 工場内の接続性は以前から存在しましたが、今日のテクノロジーにより、物理的なオートメーションがデータ分析と融合し、プラントを完全なスマート・エコシステムへと変貌させています。 本記事では、真のインダストリー4.0への道をいまだに曇らせている、最も一般的な誤解に対処します

製造業は常にテクノロジー主導のセクターであり、より高い効率、より低いコスト、より速いタイム・トゥ・マーケットへの要求に応えるべく絶えず進化してきました。今日、少数の先進テクノロジーが業界を再定義し、プラントを前例のない精度と俊敏性で運営可能にしています。 AI搭載アナリティクスから没入型バーチャル環境まで、これらのイノベーションは製造業者が人的介入を減らし、生産性を最大化し、急速に変化する市場での競争優位性を確保するのを支援します。 以下は、製造業の現場ですでに測定可能な成果を上げている5つのテクノロジーです。 1. 産業用モノのインターネット（IIoT） 2020年までに、世界中のIoT対

ハネウェルの最新ハンズフリー・ウェアラブル「コネクテッド・プラント」プラットフォームは、産業作業員が現場やフィールドでタスクをより効率的に遂行できるよう支援します。 「スキルズ・インサイト・インテリジェント・ウェアラブル」は、音声コマンドに応答するヘッドマウント型ビジュアルディスプレイを備え、ライブデータ、ドキュメント、作業手順、安全衛生情報を作業員の視界に直接表示します。 作業員はリモートの専門家とリアルタイムで接続し、業務中にスキルと知識を習得できます。 「この新しいハネウェル・コネクテッド・プラント技術は、産業作業員に必要な情報を、必要なときに、どこにいても提供します」と、ハネウェル・

約25年前、私はゼネラルモーターズ（GM）の工場現場でキャリアをスタートさせ、高度に自動化されたボディショップと人間中心の組立ラインの両方で働きました。すぐに気づいたのは、ロボットプロセスがイーサネット経由でシームレスにデータを送信するのに対し、人間の作業はフレデリック・テイラーがT型フォードの時代に確立したストップウォッチを使った手動測定によってのみ記録されていたという事実です。この対比は鮮明でした。最新の産業時代が、すでに75年前に時代遅れとなっていたデータ収集手法と衝突していたのです。 今日でも私は組立ラインを歩くと、若手エンジニアがタイムスタディを行っている光景に出くわします。道具は

はじめに 複雑な産業環境では、設備やプロセスの故障はコストが高く、混乱を招きます。信頼性とメンテナンスチームは、問題を迅速に診断し、不必要な作業を避け、再発を防ぐために、最も適切な分析手法を選択する必要があります。 多くの根本原因分析（RCA）フレームワークが存在しますが、それぞれは特定の文脈（安全調査、生産品質、ビジネスプロセス、設備故障、システム全体のリスク管理）向けに設計されています。適切なツールの選択は、問題の範囲、必要な深さ、利用可能なリソースに依存します。 選択を導く重要な質問 問題の現在の影響は何か？ 問題が未解決のままなら何が起こり得るか？ 法的、契約的、倫理的観点から許容

産業用モノのインターネット（IIoT）ソリューションがますます手頃になる中、組織は新しいセンサーデータをレガシーシステムと融合する明確な戦略を採用する必要があります。IIoTはオンサイト運用とエンタープライズ分析を統合し、技術的・経済的障壁を緩和しながらリアルタイム洞察を可能にします。 成功する導入の鍵は、社内外のパートナーとのクロスファンクショナルな協働を促進するモダンインフラストラクチャの採用にあります。 IIoT統合を支える新システム プロセス、デジタルデバイス、ビジネスシステムすべてがIIoT価値提供に役割を果たします。将来の技術投資の基盤確立から、現在の制御、オートメーション、デー

Sensaiは、放置すると効率を低下させ、生産性を削ぎ、ビジネス成果を損なう5つの重要なプラントフロアリスクを特定しました。このリストは、自動車、建設資材、消費財セクターでの同社の豊富な業界専門知識とパイロットスタディに基づいています。 「インダストリー4.0でプラントフロアはこれまで以上にスマートになりましたが、オートメーション、データ交換、IIoT、クラウドコンピューティングには依然として人的監視が必要です」とSensai CEOのポルフィリオ・リマ氏は述べています。「企業はペインポイントを特定し、従業員を変革に巻き込み、これらのテクノロジーの潜在能力を最大限に引き出すために何が必要かを合

ハネウェル・プロセス・ソリューションズ（HPS）が、ミッドストリームガス計測システムをかつてない明確さで監視できる最先端ソリューションを発表しました。 ガス向けConnected Plant Measurement IQは、高度な診断、リアルタイムダッシュボード、予測分析を提供し、計測信頼性と安全性を高めながら現場訪問を削減します。ユーザーは誤計測の検出と修正、設備故障の予測、ガス損失の削減、不要なメンテナンスの排除が可能です。 Measurement IQは全企業計測ステーションの資産を連携し、データをセキュアなデータセンターに蓄積。あらゆるウェブ対応デバイスから、モバイルへのカスタマイズ可

PTCとロックウェル・オートメーションが戦略的パートナーシップを正式化しました。PTCのThingWorx IoT、Kepware接続、Vuforia ARプラットフォームと、ロックウェルのFactoryTalk MES、FactoryTalk Analytics、産業オートメーションソリューションを統合します。 この協力により、両社のリソース、技術、業界専門知識を結集し、コネクテッドエンタープライズ向けの包括的で柔軟なIoTエコシステムを提供します。契約の一環として、ロックウェル・オートメーションはPTCに10億ドルの株式投資を行い、ロックウェルの会長兼CEOブレイク・モレット氏がPTCの取

イギリスのフォード・ダゲナムエンジン工場が、ドローン搭載カメラを活用し、高所メンテナンス点検を安全かつ効率的に実施しています。 従来、技術者は伸縮式プラットフォームと足場を使い、重機を支える全長131フィート（約40メートル）のガントリーを点検していました。単一エリアの点検に最大12時間を要しました。 GoProカメラ搭載ドローンを使用すれば、同じ点検がわずか12分で完了。工場全体を1日でカバーでき、手の届きにくい屋根部分と配管をターゲットに、厳格な安全基準を遵守しながら点検可能です。 「ロボットにやらせたらどうかと冗談で言ったのがきっかけで、ドローンを使うひらめきを得た」と、ダゲナム工場機