工業製造
産業用モノのインターネット | 工業材料 | 機器のメンテナンスと修理 | 産業プログラミング |
home  MfgRobots >> 工業製造 >  >> 機器のメンテナンスと修理

よくある落とし穴を回避:センセイで予知保全成功をマスターする

予知保全プロジェクトが失敗する落とし穴と回避策

予知保全プロジェクトを失敗させる落とし穴は何か、どう回避するか?広範なデジタルトランスフォーメーションプロジェクトの一環として、チームが状態監視の専門知識と予知保全の「ベストプラクティス」をどう習得するか?

この動画では、センセイのAlexander HillとRob Russell、MCP Consulting GroupのPeter Gaggが、予知保全イニシアチブを成功に導くために最初から整えるべきこと、初期の足がかりから持続的改善をどう継続するかについて議論します。

トランスクリプト

失敗の2大要因:テクノロジーと文化

Alexander Hill(センセイ): PdMプロジェクト失敗の主原因は「テクノロジー」と「文化」の2つに大別されます。

テクノロジー面では、データが単純に利用できないケース。プロジェクトは熱意を持って始まるが、これらの機械から取れるデータが状態監視目的に適していないと判明することがあります。対策として、センサーの後付け、更なるデータ分析作業によるデータ品質向上が可能です。

文化面では、予知保全を「面白いイノベーションプロジェクト」と見なしすぎる傾向があります。しかしこれは現実のメンテナンスであり、機械と人間に実害があり、ビジネスケースは極めて明確であるべきです。

エンドユーザーからの直接的な「引き」と経営層のバイイン

Rob Russell(センセイ): エンドユーザーからの直接的な「引き(需要)」が必要で、その「引き」は中央チームがソリューションのメリットを説明することで生まれます。プロセスへのシニアレベルのバイインが重要ですが、同時に、予知保全活動を前進させるインセンティブを持った専任リソースが必要です。

Peter Gagg(MCP Consulting Group): バイインが得られなければ、新手法を持続可能にできません。持続させるには、「ダウンタイム削減」「エンジニアの時間をより効果的に」「エンジニアの生活を楽にする」など、非常に大きなメリットがあることを示さなければなりません。

旅の初期段階ではミスと失敗が起きることを認識し、そこから学ぶ必要があります。最初から完全なシステムなどありません。反復学習プロセスが不可欠です。

戦略的目的と現場への導入

Alexander Hill: 予知保全導入の戦略的目的があるか?単なる「サイエンスプロジェクト」なら、必要な十分な露出、バイイン、相互作用は得られません。日々の生活が改善される「メンテナンス現場の人々」の手に渡さなければなりません。R&Dラボに置いたままでは、それが困難です。

Rob Russell: 新技術をいかに運用環境に導入するかの計画が必須です。人々が新技術にキャッチアップする過程で、非効率な期間があることを認識すべきです。

Peter Gagg: 繰り返しになりますが、人材育成、正しい手順・プロセスの遵守確認、新手法導入によるメリットを示すKPI・指標の設定が鍵です。予知保全プログラムを「利益創出」に変え、「コスト」で終わらせないように金銭化してください。

Alexander Hill: 価値を証明できたら(通常2ヶ月で可能)、次にどこへ展開できるか、データはあるか、ニーズはあるかを探ります。データを入れ、スイッチを入れ、より多くの人の手に渡すだけです。

よくある落とし穴を回避:センセイで予知保全成功をマスターする

機器のメンテナンスと修理

  1. 予知保全でリアルタイム価値を解き放つ
  2. 予防メンテナンスvs予知保全:貴社工場に最適な戦略の選び方
  3. 予知保全が効率を高めダウンタイムを削減する仕組み
  4. 予知保全:ダウンタイム削減とROI最大化の完全ガイド
  5. 事後修理から予知信頼性へ:ピーク生産性への保全昇華
  6. 予知保全の成功を示す重要指標:データ駆動型アプローチの実践
  7. 予知保全導入:回答すべき3つの鍵となる質問と実践ステップ
  8. 資産信頼性の革新:予知保全における機械学習の活用
  9. 予知保全で職場安全性を向上、ダウンタイムも削減――Senseye
  10. Verdantixが確認:SenseyeのAI駆動予知保全が実資産価値を創出
  11. IoTで実現する予知保全:ダウンタイムとコストを削減するプロアクティブ戦略