Predictive Maintenance–Benefits of Closing the Product Lifecycle Loop (CIMdata Blog)
予知保全は、大きな運用効率を提供できることで大きな注目を集めている分野です。IoTとIndustrial IoT (IIoT) は、フィールドデータへのアクセスを改善し、予知保全のための鍵となります。機器運用のさらなる生産性向上の支援に、伝統的なのアナリティクスおよびレポート作成ツールを使用してかなりの努力が費やされています。より多くのセンサーが追加され、データアクセスが向上するにつれて、機械学習の進歩は機器状態の予測を向上させ、より効率的な運用を可能にしています。
CIMdataのExecutive Consultant (エグゼクティブコンサルタント) であるTom Gill (トム・ジル) 氏は、最近のブログ投稿 (https://www.cimdata.com/en/resources/cimdata-blog/item/11550-predictive-maintenance-benefits-of-closing-the-product-lifecycle-loop) でこのトピックについての氏の考えを共有します。
CIMdataは、近々、開催されるPLM Market＆Industry Forumのイベントで、このトピックスを詳しく述べる予定です。4月に米国ミシガン州アナーバー、ドイツのフランクフルト。 インドのプネー、 中国の北京、そして東京で開催します。2019年のテーマは “Augmented Intelligence: Applications Across the Product Lifecycle” です。
詳細については、PLM Market & Industry ForumのWebページ
（http://www.cimdata.com/en/education/plm-market-industry-forums）を参照してください。
予知保全 - 製品ライフサイクルループを結ぶこと (closing) の利点(Predictive Maintenance–Benefits of Closing the Product Lifecycle Loop)
CIMdataの2018 PLM Market & Industry Forumシリーズのテーマは、Augmented Intelligence: Applications Across the Product Lifecycle (“拡張知能：製品ライフサイクル全体のアプリケーション”) です。CIMdataは、このトピックに関してれまで可能であった仕事には見かけでは影響 (scratches the surface) を与えないと考えています。このことを念頭に置いて、製品開発とメンテナンスループを結ぶ (closing) ことで、運用効率と顧客満足度を向上させるより優れた製品がどのようにもたらされるかを検討しましょう。
予知保全は、大きな運用効率を提供できることで大きな注目を集めている分野です。IoTとIndustrial IoT (IIoT) は、フィールドデータへのアクセスを改善し、予知保全のための鍵となります。機器運用のさらなる生産性向上の支援に、伝統的なのアナリティクスおよびレポート作成ツールを使用してかなりの努力が費やされています。より多くのセンサーが追加され、データアクセスが向上するにつれて、機械学習の進歩は機器状態の予測を向上させ、より効率的な運用を可能にしています。
メンテナンスの必要性や部品の交換を予測するだけでなく、フィールドデータは、製品ライフサイクル管理対応ソリューション内で定義および管理されている製品の仮想表現であるデジタルツインをアミニーション化できます。デジタルツインを定義する1つの側面は、どの動作パラメータが最も重要であるかを判断し、次に適切なセンサーと通信技術を含めて現場データを収集することです。このデータは、さらなる運用上の洞察と保守作業・行動を展開するためにデジタルツイン定義のコンテキストで処理されます。さらに、作業指示書などの製品データにアクセスは、テクニシャンが余地された保守作業を実行するとともに計画外のイベントのいずれにに対処することができるようになります。
モバイルデパイスの機能が拡大するにつれて、3Dモデルを含む製品データへのフィールドアクセスがより一般的になりました。CIMdataは、製品データアクセスを備えたモバイルアプリケーションが確認・識別および診断のユースケースにオーディオやビジュアル機能を活用することで、大幅な改善を期待しています。これらの機能は、現在の保守作業と予知保守の実行に役立ちます。
最終的に、予知保全を推進するアルゴリズムは、アナリティクス主導型設計プロセスへの入力を提供するために進化するでしょう。この能力が進化するにつれ、CIMdataは、運用効率と顧客満足度を向上させるより優れた製品を提供するために製品開発とメンテナンスループを結ぶ (closing the maintenance loop) ことの利点 (benefits) を期待しています。
Predictive Maintenance–Benefits of Closing the Product Lifecycle Loop)Manufacturing (予知保全 – クロージング製品ライフサイクルループの利点) のセッションで、予知保守を促進するアルゴリリズムは、最終的に。アナリティクス主導型設計プロセスへのインプットを提供するために進化することを示します。この能力が進化するにつれ、CIMdataは、運用効率と顧客満足度を向上させるより優れた製品を提供するために製品開発とメンテナンスループを結ぶ (closing the maintenance loop) ことの利点 (benefits) を期待しています。
2019 PLM Market & Industry Forumイベントは、4月4日に米国ミシガン州アナーバー、 4月11日にドイツのフランクフルト、4月15日にインドのプネー、 4月19日に中国の北京、そして4月24日に日本の東京で開催されます。
このトピックに関しての議論の主な点は次のとおりです：
- 予知保全は、収益性と顧客満足度を向上させるためのモノのインターネット (IoT) とデジタルツインのソリューションを活用する価値の高いユースケースである。
- 適切なコンテキストで適切な品質の適切なデータを取得することは、伝統的なアナリティクス技術や機械学習技術を使用するかにかかわらず、効果的な予知・予測の基盤となる。
- 製品の故障を予知するだけでなく、デジタルツインと拡張現実を活用することで、実際の修理にデータを使用できる。
- 顧客のエクスペリエンスを向上させる保守・保全の洞察を製品要件に変換することは、製品ライフサイクルループを結ぶ有望な機会であるが、そのようなソリューションを完全に実現している企業はほとんどない。
本ブログのコメント欄で共有をし、本トピックスに関するみなさんのお考えをお教えください！