ボトルに入った予測メッセージ：古くからのプロセスへの最新のアプローチ
アルコールを作る技術は、果物や穀物が個人消費と楽しみのために発酵された紀元前7000年よりずっと前の時代にまでさかのぼることができます。しかし、この現代では、この同じプロセスが大量生産と世界的な流通のために工業化されており、週末の娯楽よりも正確な化学製品の製造に似ています。
発酵、テスト、熟成、瓶詰め、包装、そして流通に使用される機械は、アルコール業界がオンライン予知保全（PdM）の革命に完全に対応できる立場にあり、品質と量がブランドの需要に対応できるようにすることを意味します。
蒸留所と醸造所は大きく、複雑で、エネルギーを大量に消費します。彼らは、機器に関する一見小さな問題が製品の品質に関する大きな問題につながる可能性があるプロセスを実行します。
また、24時間年中無休で稼働しており、ダウンタイムは通常、生産の損失で1時間あたり最大40,000ドルかかる可能性があります。予知保全はこれらの課題を克服することができます。ダウンタイムとメンテナンスコストを削減できます。また、生産パフォーマンスを最適化し、製品の品質を保護し、エネルギー料金を削減するのにも役立ちます。収益性への潜在的な影響は甚大です。
倉庫が老朽化して成熟するのを待っている場合、予知保全はニッチなトピックのように見えるかもしれませんが、蒸留所の所有者は予知保全がビジネスにもたらす大きな違いを過小評価してはなりません。他の多くの産業部門の企業がすでに発見しているように、予知保全のプログラムを導入することは、収益性に大きく貢献することができます。
さらに、蒸留所と醸造所のオペレーターは、先進国の高齢化経済全体の企業と同じ人口統計上の課題に直面しており、経験豊富な労働者の70％が今後15年間で退職する予定です。
企業は、その専門知識がすべてビジネスに失われるのを防ぐ方法を見つける必要があります。最新の自動システムに組み込まれた機械学習と人工知能は、進化するスキル不足に対処するのに役立ちます。
違い 予知保全は可能ですか？
予知保全は、機械の状態を監視して、問題が発生したときをはるかに早く特定することに依存しています。これにより、エンジニアは、パフォーマンスに影響を与えたり、生産を中断したりする故障が発生する前に、問題を修正できます。では、それが蒸留所や醸造所にどの程度の違いをもたらす可能性があるのでしょうか。
何がうまくいかないかの一般的な例として、単純なベアリングの故障を取り上げます。メーカーはすべてのベアリングに期待される耐用年数を与えていますが、推定では、故障する前にその限界に達するベアリングは10％未満であると推定されています。これは、10個中9個以上のベアリングの故障が時期尚早であることを意味します。言い換えれば、障害が差し迫っているときに警告する適切な状態監視システムが設置されている場合にのみ回避できます。
単一のサイトに数千のベアリングが設置され、機械の故障による計画外のダウンタイムが生産の損失に通常1時間あたり40,000ドルかかる業界では、これらの故障を防ぐことが収益性にどのように影響するかを簡単に理解できます。
ダウンタイムを最大50％削減するだけでなく、予知保全のその他の利点には、人件費の削減、スペアの最適化された管理、蒸留所や醸造所、または製品品質への二次的損傷の回避が含まれます。
最新のソリューションは説得力のあるROIを約束します
予知保全システムには、効果的な状態監視が必要です。問題の醸造の兆候である可能性のある機械の動作パターンの変化を監視します。
これは、データの専門家が個々のマシンから入ってくるデータを手間をかけて監視および分析する必要があることを意味していました。しかし、最新の自動システムは、高度な機械学習アルゴリズムを使用して、人間の介入を必要とせずに状態監視を提供します。
これらの自動状態監視ソリューションはクラウドベースであり、容易にスケーラブルであるため、操作全体にシームレスに展開する前に、最初に数台のマシンで簡単にテストできます。
このクラウドベースのサービスとしてのソフトウェア（SaaS）配信モデルは、予知保全の展開の対象となるマシンの数が増えるにつれて、通常、マシンあたりの価格が急激に下がることを意味します。
状態監視の実装に必要な投資、時間、労力を削減することで、新世代のスマートソリューションは、投資収益率（ROI）の方程式を、予知保全に大きくシフトさせました。
たとえば、経験によれば、Senseyeの顧客は、サブスクリプションのコストを最初の1年だけで5〜10回回収できると期待できます。さらに、次のようになります。
Senseye PdMクラウドベースの予知保全ソリューションは、サイト周辺の既存のセンサーからデータを取得し、それを監視している機械の状態に関する情報に変換します。既存のユーザーには、製造業、重工業、自動車、日用消費財の優良企業が含まれ、通常、計画外のダウンタイムが50％削減されます。
このシステムは、初日から学習を開始し、わずか14日で有用な洞察を提供し始めるように設計されています。オペレーターは、前もって有用な情報（たとえば、以前の障害までの実行で記録されたデータなど）を使用してシステムを準備できますが、アルゴリズムは、必要に応じて最初から開始するように設計されています。
ほとんどの状態監視システムは「機械の健全性」の抽象的な概念に焦点を当てていますが、Senseye PdMは、アテンションインデックスを使用して、オペレーターの注意を最も差し迫ったメンテナンスの優先順位に向けることを迅速に学習します。
Senseye PdMがアラートを発するときはいつでも、オペレーターはボタンに触れるだけでそのアラートが有用かどうかを示すことができます。これにより、システムは、あらゆる方向からの低レベルのアラートで攻撃するのではなく、最も重要なトレンドやイベントにオペレーターの注意を向けるように徐々に教えられます。これは、数百または数千もの資産をカバーできる主要な展開で特に役立ちます。
Senseye PdMはすぐに効果的なサポートの提供を開始しますが、最終的な目標は、すべての資産の残りの耐用年数（RUL）の正確な予測を提供できるようになることです。これは予測と呼ばれる手法です。これは、ガタガタするポンプにすぐに注意を払う必要がある場合と、次に計画されているシャットダウンまで安全に放置できる場合を知っている経験豊富なオペレーターがいるようなものです。
Senseye PdMは私に適していますか？
Senseye PdMが収益性の向上にどのように役立つかについてもっと知りたいですか？今日私たちとの会議を予約してください。
機器のメンテナンスと修理