前回は予知保全（PdM）の台頭と、なぜ多くのベンダーと顧客が失敗し続けるかを解説しました。ここでは、長年のPdM経験を現在のあらゆる取り組みにどう適用してきたかを探ります。 航空宇宙業界での30年以上の経験と、PdM専用に費やされた150人年以上の研究開発により、さまざまな業界への予知保全技術展開について多くを学びました。異業種・異なる成熟度の顧客と接し続ける中で、学びは今も続いています。何より学んだのは、「予知保全を正しく行うのは容易ではない」ということです。 重要なのは、PdMをどううまくやるかだけでなく、「なぜそれが重要か」を知ることです。例えば、PdMの真の価値は、大きなROIをもたら

この組み合わせを市場で初めて提供することで、顧客は今やミクロの実務者レベルからマクロの企業レベルまで、ビジネスプロセスを理解できるようになります。 プロセスマイニング企業のCelonisは本日、組織内で仕事がどのように行われているかを完全に把握できる技術を提供すると発表しました。 広報担当者によると、この新技術は画面上のクリックを収集するだけでなく、高度なAI技術でユーザーが取り組んでいるトピックやテーマをクラスタリングし、注力領域の特定を支援します。 「我々は常に、ビジネス成果に向けて最適化する高インパクトな変革に注力してきました。統合プラットフォームへのこの追加により、顧客は自社を動かすシ

デジタルユニバースは2年ごとに倍増し、2013年の4.4兆ギガバイトから2020年には44兆ギガバイトへ成長すると予測されています。EMCデジタルユニバースによると、企業はこのデジタルユニバースに保持されるデータの約85%に責任を負っています。 製造プラントはこのデータ生成に貢献する企業の一種に過ぎませんが、機械ステータスを監視するためプロセスデータを収集しています。EU Automationの米国マネージャー、クラウディア・ジャレット氏によると、プラントエンジニアはこのデータを最大限に活用し、保全スケジュールがプラントに利益をもたらすよう確保できます。 ジャレット氏が説明するように、製造業者

企業活動において、予期せぬトラブルや制御不能な事態は避けられません。これらは多くの場合、メンテナンス業務と直結しており、想定外のコスト増大を招く要因となります。 メンテナンスプロセスが事後対応型であれ予防型であれ、組織は常に収益性と生産性への影響を想定して備える必要があります。しかし、大規模な異常事態が発生すれば、その想定は覆されてしまいます。 そのため、多くの組織では資産と設備を最も生産的な状態で稼働させるため、綿密かつ最適化された戦略の導入を進めています。 戦略的なステップがビジネス全体の生産性を左右するのは明らかです。設備に必要なメンテナンス頻度を事前に正確に把握するのは困難ですが、適切