北米メンテナンス専門家向け新LinkedInグループ開設

空のスーパー棚。サプライチェーン混乱のインパクトがこれほど露骨に露見する業界は、FMCG（日用消費財）をおいて他にありません。全国ニュースになり、ハッシュタグがトレンド入りし、消費者はフラストレーションを募らせます。 顧客が必要とする正確な数量を、必要とされる正確な時期に生産する「ジャストインタイム」方式は、機能しているときは無駄のない効率的な働き方です。激しい競争と特定製品の短い賞味期限を考えれば、これが正しい働き方でもあります。しかし、このモデルの不幸な帰結は、生産ラインで単一のクリティカルな機械故障が発生するだけで、人手不足、機会損失、深刻な信用失墜を招くことです。 この環境の生産ライン

インダストリー4.0技術が製造セクタに大きな影響を与えています。人工知能（AI）とスマートデバイスにより、新たな技術、メンテナンス戦略、管理手法が可能になりました。 スマート技術を導入し、AIソリューションに多額の投資を行う工場が増加しています。今後数年で、より多くの施設がAIとIoT（モノのインターネット）技術の両方に依存し、パフォーマンス向上と設備保全を行うようになるでしょう。 以下の3つのインダストリー4.0技術の応用例は、AIとIoTが製造業に与える影響、そして業界が近い将来どう変貌するかを示しています。 1. IoTによる現場監視の高度化 IoTセンサの群れを用いて施設を監視し

問題が問題になる前に解決する 世界中の製造業者にとって、予防保全は長年、設備寿命を延ばし、設備投資（Capex）の投資収益率（ROI）を延長するために使用されてきたツールです。その重要性は、観察と経験に基づく自家製プログラム、OEM供給マニュアル、企業が厳格なメンテナンススケジュールを守るのを助ける高度なソフトウェアという、正式・非公式の両ラインで結実してきました。 しかし、予防保全の概念が数十年前から存在する一方で、産業分野の多くの人々は、それがどれだけより効果的になり得るかを考えています。機械と部品を故障まで稼働させ、設備ライフサイクルを短縮するマネージャーはほとんどいませんが、予防保全が

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