データ駆動型自動化でメンテナンスサプライチェーンを最適化

Warwick Analytics（www.warwickanalytics.com）のDan Somers氏が、Manufacturing Globalに対し、ソフトウェアがいかにメンテナンスと保証分類プロセスを正確に自動化できるか、そしてそれがエンジニア、マネージャー、メカニックにとって何を意味するかを語ります。

適切な機器と部品を現場に備え、生産設備を修理・保守することはバランスの取れた行為です。製造を稼働し続ける必要がありますが、数ヶ月、数年、あるいは永遠に使われないかもしれない機器と部品に多額の資本を拘束したくありません。あるいは、予期せぬダウンタイムを持つプラント設備と共存することは、生産可用性の損失と計画外メンテナンスを通じて多大なコストを生じさせます。

効果的なメンテナンス、修理、オーバーホール「MRO」は、多様なサプライヤーからのサービスと納品の計画、管理、調整、各部品の所在のリアルタイム可視化、リソース集約的なプロセスを可能な限りコスト効率よく行うことです。

効果的なMROは、正確でタイムリーな情報に依存します。特に、正確な問題と実施されたアクションを知ることは、将来のこれらの問題を予測し防止する上で極めて重要です。

メンテナンス・修理の非構造化「フリーテキスト」データの分析は、現在、分析サイクル全体を通じて経験豊富な担当者による相当な人的入力を必要とし、情報の一貫性と精度を確保しています。そうでなければ、企業はどれだけ類似インシデントが発生したか、それらが増加傾向にあるか、共通の根本原因があるかを知ることができません。情報はテキストに埋もれ、異なる言葉、略語、意味論で類似インシデントを記述している可能性があります。逆に、記述の微妙な違いにより、類似問題が実際には異なるものである可能性もあります。

テキストマイニングツールはキーワードを発見できますが、現在、生データを知識に変換する最終的な洞察を提供するのは人間だけです。通常、これはインシデントのより包括的な解釈から得られ、非構造化データを構造化データや、異なるデータソースや先行知識から推測可能な情報と比較することから来ます。

この現在のアプローチの課題は、人間が主観的に行動し、ミスを犯し、個人の能力が迅速でもスケーラブルでもないことです。

さらに、異なるデータベース間の分析（診断データや製造データの結合など）は、さらに多くの技術的課題をもたらします。

これらのプレッシャーを考慮すると、MROサプライチェーンは長らく効率化と改善の好機でした。

セクター全体で新しい技術と手法の成功的な採用があり、達成可能な節約が浮き彫りになっています。

2014年、PwCが100社以上の製造・メンテナンス企業を調査し、3Dプリント（別名「付加製造」）を使用して使用点でのスペアパーツ可用性を高めることで、廃棄物削減によるコストカットと労働内容の減少が可能であることが判明しました。ほとんどの企業が、製品開発とカスタマイゼーションにおける速度と柔軟性の大幅な向上をすでに報告しています。研究によると、スペアパーツのわずか50%をこの技術で生産すれば、34億ドルのコスト削減が見込まれます。

輸送分野（MRO問題がより深刻になりがち）ですでに使用されている技術もあります。IFSの欧州航空宇宙ディレクター、Espen Olsen氏が、製造と航空宇宙の両方に適用可能なMROへの最大インパクトを持つ潜在的キーテクノロジーとして挙げたのは、モバイル技術（必要な時に関連情報にアクセスするモバイルアプリを装備したエンジニア）とウェアラブル技術です。Japan AirlinesはすでにメンテナンスプロセスでGoogle Glassを使用しています。メガネは、タラップ上の航空機周辺で作業するエンジニアが着用します。航空機の画像がメンテナンススペシャリストに送られ評価され、見つかった問題が地上のエンジニアにフィードバックされます。

Espen氏が強調したもう一つの技術トレンドは、ビッグデータが未来予測の鍵を握るということです。彼はこう言います：「MROには、予測分析から在庫最適化の向上、使用パターンのより良い監視、装置健全性のリアルタイム追跡と分析まで、データの秘密を活用してあらゆることを可能にする巨大な潜在力があります。しかしこれまで、その主要用途への回答、より重要なことに、どのデータが有用でどれがそうでないかを特定する手段については、ほとんどありませんでした。」

「2015年、商業セクターはビッグデータに正面から取り組む必要があり、取り組むでしょう。特に予測分析への活用において。資産故障に関する重要データを提供することで、それをロジスティクスシステムに統合し、将来の設計改善、使用最適化、総ライフサイクルコスト削減を支援できます。」

この予測は、MRO分類プロセスを自動化する新しいソフトウェアの導入により、今や実現しています。

AMROCはWarwick Analyticsの新製品で、一つのアプローチです。それは、分散した非構造化メンテナンスデータを自動的に変換します。航空宇宙オペレーター、メンテナー、メーカーに利用可能な洞察を劇的に改善することが示され、現在、メーカーとエネルギー企業のプラントMROで使用されています。

では、どう機能するのでしょうか。ご存知の通り、メンテナンス・修理「フリーテキスト」データの分析は、現在、分析サイクル全体を通じて経験豊富な担当者による相当な人的入力を必要とし、情報の一貫性と精度を確保しています。しかし、AMROCは、テキスト、ログ、診断を含む非構造化および半構造化データを、分類のための構造化データに変換します。ソフトウェアは、構造化および非構造化データから数千の異なる可能性のあるパターンを自動的にマイニングし、これらのパターンに基づいて問題を構造化・分類し、ニアリアルタイムで処理します。これにより、フリーテキストのメンテナンス・修理データを手作業で分類・定量化するのに要していた時間を大幅に削減します。データをクリーニングする必要がなく、したがって仮定とエラーの対象になりません。

AMROCのような新しいITテクノロジーにより、輸送と製造におけるMROコストは低下する見込みですが、革新が必要なのは大手企業とOEMだけではありません。サプライチェーンの上位にいる企業は、サプライヤーにもMROにおける生産性向上を求めています。

結論として、データから情報を見つけ、それを用いて問題を理解し予測することでMROを改善する新技術が存在します。それらは経験豊富な人間を決して置き換えることはできませんが、その人が豊富で正確かつタイムリーな洞察を得て、MROサプライチェーン全体をより生産的にするのを劇的に支援できます。

詳細についてはwww.warwickanalytics.comをご覧ください。