リモートから予知保全へ：IoTが従来のM2Mコンセプトをどのように洗練するか

リモートメンテナンスサービスは、製造業で長年にわたって使用されており、空間的に分散した機械や設備をメンテナンスしています。 専用回線を使用して、サービスエンジニアはマシンへの接続を確立し、その制御システムにアクセスできます。利用可能な伝送モードとアクセス権に応じて、エンジニアは現場の機械オペレーターに受動的な支援を提供したり、システムを能動的に制御したりすることもできます。 メリットは明らかです。リモートメンテナンスにより、出張費と人件費が削減されると同時に、応答時間が短縮されることでカスタマーサービスが向上します。

この最近の需要の急増により、業界アプリケーション向けのリモートメンテナンスソフトウェアの可用性が急上昇しています。ただし、これらのプログラムの多くは、必要な柔軟性と「インテリジェンス」を欠いています。通常、アクティブなマシンごとに個別のPCまたはデスクトップ環境をセットアップする必要があります。さらに、アプリケーションは通常、既存のシステム環境に統合されていないため、手動で入力するかUSBスティックからコピーしない限り、アプリケーションが収集するデータをこれらのシステムに組み込むことはできません。ただし、テクノロジーはこれらの問題に対処するために必要なすべてのものをすでに提供しているため、これらの問題が存在する必要はありません。

ITベースのメンテナンスを新しいレベルに引き上げる

最新のM2Mソフトウェアは、仮想ネットワーク内の無制限の数のマシンを接続、管理、および制御する可能性を提供するため、分離されたローカルコンピューターと1：1接続の堅固な構造に取って代わります。このようにして、サービスエンジニアは、すべてのマシンの概要を把握し、単一のアクセスポイントからリモートで運用プロセスのアクションを実行できます。 これには大きなメリットがありますが、メーカーが実際に利益を得るのは、すべてのマシンデータの可用性です。

「予知保全は、計画外のダウンタイムを削減することで機械オペレーターがコストを節約するのに役立ち、機械メーカーもビジネスを改善できるようになります。」

使用状況データの集約と分析

アナリシスメイソンのゲスト著者兼リードアナリストであるスティーブヒルトンが彼の投稿で説明しているように、私たちはM2Mの世界からモノのインターネット（IoT）に移行しています。ここでは、使用状況データの集約と分析に価値があります。機械のメンテナンスのコンテキストでは、機械データを分析して誤動作を予測することの価値がわかります。 資産の障害が発生する前に特定できるため、企業は事前に修正措置を講じて、マシンの稼働時間を増やすことができます。予知保全ソリューションは使用状況データの分析に基づいているため、メーカーが使用状況データとの相関関係で異常についてより多くの洞察を得るにつれて、一定期間にわたってより強力になります。

予知保全

予知保全は、計画外のダウンタイムを削減することで機械オペレーターがコストを節約するのに役立ちますが、機械メーカーはビジネスを改善することができます 同様に。たとえば、機械の故障について知ることは、メーカーが保証された稼働時間に基づいて新しいメンテナンスサービスを計画および提供したり、スペアパーツを実際に必要なときにのみ在庫に置くことで倉庫コストを最適化するのに役立ちます。さらに、製品の品質を高め、リリースサイクルを短縮するのに役立ちます。

予知保全は、データのインテリジェントな使用が既存の概念に価値を付加する製造業のほんの一例です。同様に、IoTは、生産またはロジスティクスプロセスを最適化するための新しい可能性を提供します。