イントロ 私はアマゾンウェブサービス（AWS）の新しいMonitronハードウェアを調査してきました。これは興味深い製品かもしれませんが、実際にはIoT対応の振動検知の分野では新しいものではありません。ただし、興味深いのは、AWSがそのようなデバイスを市場にリリースすることにメリットがあると考えていることです。 2015年にSenseyeを開始して以来、予知保全（PdM）の産業部門で成熟度が高まっています。 AWSによるこの最新のリリースは、市場がイノベーションの演習と見なされているPdMから産業用デジタル化のコア部分に移行していることを示すもう1つの重要な証拠です。 しかし、それは

前回の投稿では、予知保全（PdM）の台頭と、なぜこれほど多くのベンダー（およびその顧客）がそれを誤解し続けているのかを調べました。ここでは、何年にもわたって予知保全について学んだことを、今日私たちが行うすべてのことにどのように適用してきたかを探ります。 航空宇宙産業での30年以上の経験と、PdMのみに費やされた150人年以上の研究開発時間の組み合わせにより、さまざまなセクターに予知保全技術を展開することについて多くのことを学びました。そして、さまざまなセクターや顧客の成熟度に遭遇し続けるにつれて、私たちは学び続けます。何よりも、予知保全をうまく行うのは簡単ではないことを学びました。 重要

前回の投稿では、何年にもわたって予知保全について学んだことを、今日行うすべてのことにどのように適用してきたかを見てきました。ここでは、この経験と理解のすべてが、SenseyePdMを市場の主要な予知保全製品にした方法を探ります。 経験年数 前述したように、Senseye PdMは、予知保全に専念して費やされた150人年以上の研究開発時間の結果です。主要なデータサイエンティストのチームに加えて、さまざまな業界の専門家、機械エンジニア、状態監視の専門家のスキルがなければ、それを構築することはできませんでした。また、航空宇宙産業と防衛産業（安全、保守慣行、予知保全技術の文化における世界的リー

このブログでは、成功したPoCと失敗したPoCの両方から学んだ教訓のいくつかを共有しています。すべてのPoCがスケーリングの最終目標を達成したと言えるようにしたいと思いますが、これは、同じ過ちを犯さないようにするために共有できる貴重な洞察を無視することになります。 はじめに AIと分析はホットなトピックであり、ほとんどすべてのベンダーが、予測分析プラットフォームで予知保全（PdM）を「実行」できると主張しています。ただし、予知保全ソフトウェアベンダーとの関係は通常長く、大量の信頼が必要です。したがって、市場には大量のノイズがあるため、潜在的なベンダーを選択するための演習を行うことは理にかなっ

過去3回の投稿で、PdMの台頭、多くのベンダーとその顧客が誤解している理由、そして長年にわたって予知保全について学んだことすべてを今日のすべてに適用する方法について見てきました。 、SenseyePdMを市場の主要な予知保全製品にします。シリーズの最後であるこの投稿では、予知保全の将来がどのようになるかを検討します。 エレガントな統合 世界の予知保全市場は急速に成長しています。アナリストによると、メンテナンスコストとダウンタイムを削減する必要性が高まると、今後5年間でその価値は120億ドルを超え、現在の価値の3倍になります。ただし、需要は明らかに存在しますが、そのレベルの成長を達成する

Senseyeは、SenseyeReadyの立ち上げを発表しました。これはSenseyePdM製品スイートとの直接統合を提供するパートナー製品のエコシステムであり、SenseyePdMスターターキットに含まれています。 予知保全プロジェクトに対する一般的な障壁は、状態監視のための信頼できるデータの可用性です。既存のインフラストラクチャが不足しているお客様のために、Senseye Readyの導入により、ADLINK、OMRON、SchneiderElectricなどのベンダーのさまざまなハードウェア製品から柔軟性と選択肢が提供されます。 SenseyeのCEOであるSimonKampaは、

第4の産業革命は、製造プロセスから大量のリアルタイムデータを取得する機会を提供し、ほぼすべての表面がデータ収集用のセンサーに変換される可能性をもたらしました。 。しかし、この豊富なデータは、デジタルチームが活動を最適化するために必要な知識を提供しますか？ この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellが、ManufacturingTechnologyCentreのDr.HannahEdmonds、MakeUKのJimDavison、MCP ConsultingGroupのPeterGaggが参加し、データメーカーが収集する必要のあるものと方法、既存のデータセッ

2021年以降、製造業を支配する主要なトレンドの1つとして予知保全がますます重要視される中、製造業者は機械の健全性の評価と対応という課題にどのように取り組み始めるべきでしょうか。洞察？ この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellに、MakeUKのJimDavisonとManufacturingTechnologyCenterのDr.Hannah Edmondsが加わり、予知保全、および状態監視の専門家と信頼性エンジニアの知識を民主化して、予知保全を持続可能かつ大規模に実行できるようにする方法。 トランスクリプト アレクサンダーヒル、先生：予知保全は、今年

製造業やその他の産業組織は、従来の計画的メンテナンスから予防的予知保全にどのように移行しますか？この変革を開始するために必要な最初のステップは何ですか？最初のビジネスケースと設計段階から、データの準備、文化的採用、スケーリングに至るまでの過程のさまざまな段階は何ですか？ この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellが、MCP ConsultingGroupのPeterGaggと協力して、予知保全が技術的なソリューションを伴う単なる技術的な課題ではなく、技術的な解決策である方法を探ります。知識の習得、文化的受容、そして人間とスマートシステム間のこれまで以上のコラ

予知保全プロジェクトが失敗する原因となる落とし穴は何ですか。また、それらをどのように回避しますか。より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ための適切な「ベストプラクティス」を確実に習得するにはどうすればよいですか？ この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellがMCPConsultingGroupのPeterGaggと合流し、予知保全イニシアチブを提供するために最初から何を実施する必要があるかについて話し合います。成功の可能性が最も高いこと、およびメーカーや他の産業組織がこれらの最初の足がかり

産業組織は、モノのインターネット（IoT）、データ収集、およびスマートアナリティクスに新たな関心を寄せ、より多くの情報に基づいた意思決定を推進することで、急速なデジタル変革を遂げています。予知保全に重点が置かれる中で、保全管理者の役割はどのように変化していますか？ この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellが、MakeUKのJimDavisonとMCPConsultingGroupのPeterGaggと一緒に、デジタルメンテナンスマネージャーの役​​割が従来のものとどのように異なるかについて話し合っています。もの、そしてデジタルメンテナンスチームが成功する

スマートファクトリーのスマートなメリットは広く認識されていますが、ゼロから構築している組織はほとんどありません。よりスマートになりたいと考えているメーカーの大多数は、レガシーサイトと多様なマシン環境から旅を始めています。 この映画では、SenseyeのAlexanderHillとRobRussellが、ManufacturingTechnologyCenterのDrHannahEdmondsと、MakeUKのJimDavisonが加わり、よりスマートになりたいメーカーがどのように課題に取り組むことができるかについて話し合います。レガシーシステムの最新化、データの取得と分析のベストプラクティス、

AWSシリーズの第2部では、Amazonの予知保全市場への移行について説明します。アマゾンは最近、予知保全をサポートする方法論とテクノロジーの成熟度の真の検証を示すさらなる動きでこのスペースをどれほど真剣に受け止めているかを発表しました。 （最初のブログ、AWS Monitron：CTOのRob Russellによる第一印象を読むにはここをクリックしてください） Amazon Lookout for Equipmentは、主に工場の現場で働くメンテナが使用するために設計されているように見える自動予知保全プラットフォームであり、独自の予知保全を設計または構築するリソースも欲求もない組織向けの

2018年のマッキンゼーのレポートで強調されているように、多くの産業企業は「パイロット煉獄」を経験しており、それを継続しています。この現象は、重要な活動が進行中ですが、意味のある最終的な利益がまだ見られないという現象です。 この煉獄から抜け出すには、企業は「キャズムを越える」必要があります。これは、経営コンサルタントのジェフリーA.ムーアが90年代初頭に観察し、説明したプロセスです。大まかに言えば、多くの技術的なIT関連プロジェクトは最初はうまくいくでしょうが、その背後にはかなりのエネルギーがありますが、適切に採用するのに苦労することがよくあります。ムーア氏は、イノベーターとアーリーアダプタ

業界をリードするAI主導の資産健康管理会社であるSenseyeは、組織が予知保全の旅を迅速に開始できるように、新しいプラグアンドプレイスターターパックをリリースしました。 センサーハードウェアとSenseyeの受賞歴のあるPdMソフトウェアを組み合わせたパックは、組織がセンサーやデータキャプチャをまだ実施していなくても、わずか14日で予知保全の展開を開始できることを意味します。 ハードウェアベンダーロックインや既存のセンサーデータが不要なスターターパックは、モーター、ファン、ポンプなどの回転および非回転の一般的な産業機械をすばやく監視するのに最適です。 このパックを使用すると、組織は、ス

ダラム大学を卒業し、風力タービンコンポーネントの故障の物理学に対するドライブトレインのダイナミクスの影響を研究した後、私は鉄道部門に加わり、資産管理を行いました。および保守サポートの役割。 2018年に、私はSenseyeに参加して、予知保全の過程で保守部門に技術サポートを提供し、現在は、あらゆる業界の保守実務家を指導する成長中のチームを率いています。 AIと予知保全–脅威ではなく、メリット イーロンマスクはかつてAIを「存在する脅威」と表現していました。私たちの意見では、AIが確かに私たちの働き方を変えることは事実ですが、彼の見解は真実から遠く離れることはできません。実際、それは人

機械の健全性管理にAIを使用する産業用ソフトウェア会社であるSenseyeは、Senseye PdM Enterprise 、の新しいリリースを発表しました。 既存のデータソースから仮想センサーを作成する機能を備えています。 マシンから収集されたデータは、AI主導の予知保全に理想的に適していないことがよくあります。この新機能により、お客様はマシンの状態に関連する追加のパラメーターを簡単に構成できるため、既存のデータキャプチャからより多くの価値を得ることができます。 仮想センサーは、通常の測定値と同じようにプラットフォームに表示されます。グラフに表示され、受賞歴のある同じ分析エンジンを実行

計画外のダウンタイムは、産業部門の呪いです。高価な生産ラインと機械が沈黙すると、組織は収益を上げなくなり、それらの投資はお金を稼ぐのではなくコストがかかります。 このインフォグラフィックは、ダウンタイムの真のコストレポートのデータを使用して、計画外のダウンタイムの結果として生じる莫大なコスト負担と、予知保全が組織がこれを大幅に削減するのにどのように役立つかを示しています。

人工知能（AI）は、今日の自動予知保全（PdM）ソリューションを支えています。たとえば、Senseye PdMのアルゴリズムは、故障を防ぐために時間内に機械が劣化していることをユーザーに警告し、ダウンタイムの短縮やより的を絞ったメンテナンス作業などの関連する豊富なメリットを提供し、持続可能性と効率を高めます。これらのツールは非常に強力であるため、PdMのコンテキストでAIの機能に夢中になりがちです。 よくある誤解の1つは、AIベースのシステムは、人間の専門家には見えない手がかりを見つけることで、機械がいつどのように故障するかを予測できるというものです。しかし、真実は、訓練を受けた状態監視ア

AIを使用してスケーラブルで持続可能な資産のパフォーマンスと信頼性を推進する業界リーダーであるSenseyeを搭載した、まったく新しいトレンド検出ポッドキャストへようこそ。これは、メンテナンス効率を達成する方法についてのアイデアを取り除くのに役立つように設計された新しい出版物です。 本日、持続可能性と製造に関するシリーズの最初のパートでポッドキャストを開始します。この非常に興味深いトピックを掘り下げるために、組織が持続可能性への取り組みを示すのに役立つGreen BusinessBureauのTomPermatteo（CEO）とBill Zujewski（CMOおよびCOO）を歓迎しました。