資産パフォーマンスを管理するための戦略

崩壊しない世界を作ることは、プロセス産業に200億ドルの機会を提供します。計画外のダウンタイムを削減し、資産の使用率を高めることは、生産業務における財務改善の最大の機会を表しています。アルバート・アインシュタインは、「問題を解決するのに1時間かかり、人生がそれに依存しているとしたら、最初の55分間で適切な質問を決定します。適切なことを知ったら、質問、5分以内に問題を解決できました。」

メンテナンスの進化

過去50年間、プラクティスとしてのメンテナンスは、フレームワークがますます複雑になり、信頼性と可用性の分野で製造に役立つように進化してきました。しかし、変化は差し迫っています。故障までの実行、カレンダーベース、使用量ベース、状態ベース、信頼性中心のメンテナンス（RCM）などの現在のアプローチは、機械の検査とサービスの背後にある科学の欠如によって挑戦されています。現在のメンテナンス方法では、故障の根本原因として摩耗に焦点が当てられていますが、機械設備の劣化と故障の80％はプロセス主導型です。

今日の業界の現実は、収益性を最大化するために、プロセスは可能な限り主要な制限に近い状態で運用される傾向があるということです。ただし、プロセスエクスカーションは、損傷または過度の摩耗が発生する望ましくない動作点に資産を配置する可能性があります。正確で事実に基づいた保守の決定を行うには、プロセスが資産に与える影響をよりよく理解する必要があります。資産、プロセス、およびそれらの間の相互作用についてより深い洞察を提供するには、新世代の分析機能が必要です。オペレーターは、差し迫った問題を警告するための予測ソリューションを必要としており、ソフトウェアは、規範的なガイダンスで問題から彼らを遠ざけることができなければなりません。この種の洞察には、設計、生産、保守システムからデータを抽出して分析できるビッグデータ機械学習機能とともに、プロセスモデリングの深い専門知識が必要です。

次世代の資産パフォーマンス管理

次世代の資産パフォーマンス管理は、実用的なデータで稼働時間を最大化し、すべての障害の根本原因を正確に予測して排除する機能を提供します。これは、問題を予測し、オペレーターの行動を規定できる高度な分析を備えた製造業の未来を表しています。高度なデータ分析とデータサイエンスにより、機械学習を含む信頼性戦略が可能になります。資本集約的な産業資産に価値を付加するために、機械学習は、複雑で問題のあるセンサーおよびメンテナンスイベントデータを解釈および管理する必要があります。最終的には、プロセス操作のパターンをキャプチャし、それらを障害情報とマージすることで、資産に悪影響を与える可能性のある操作条件とパターンを特定できます。

成功のシステム

予測分析はダウンタイムを減らすことができますが、混乱が単独で発生することはめったにありません。代わりに、数十の信頼性、プロセス、および資産の問題が同時に発生します。これは、意思決定プロセスを遅らせることによって静的評価を実施する現在の保守アプローチであるRCMの体系的な問題を提示します。リソースに優先順位を付けて割り当てるには、他のアクティブな状態と一緒に新しい警告を評価する必要があるため、動的な評価が必要です。ただし、すべてを一度に解決することはできないため、問題に対処し、問題が表すリスクのレベルに応じて優先順位を付けるには、成功のシステムが必要です。高度なソフトウェアを使用すると、新しいアラームごとにリスクプロファイルの再計算をトリガーして、最新の財務およびリスク確率評価が信頼性評価で使用されることを保証できます。

もちろん、完全に成功するには、企業は実装に全体的なアプローチを採用する必要があります。これには、次の手順が含まれます。

• 効果的な問題解決に役立つように、目標を明確に伝えます
• データ主導の世界を受け入れる
• 先行指標と先行指標を区別し、それに応じて対応する方法
• 関連するユースケースの使用に加えて、人、テクノロジー、戦略、ソリューションの適切な組み合わせを採用する
• テクノロジーを習得するために時間を費やす
• 採用した分析プログラムをビジネス目標に合わせる
• 問題を解決するために適切なソフトウェアとハ​​ードウェアを導入する
• 上手く実行し、切迫感を持って実行します。

オペレーショナルエクセレンスと収益性が危機に瀕しているため、効果的な資産パフォーマンス戦略を開発することがビジネス上不可欠です。失敗は、崩壊しない世界を作るのに役立つテクノロジーの選択肢ではありません。