産業保守サービス全体の革新により、製造業における予知保全は非常に高度になり、業務における時間、資源、コストの節約に貢献できるようになりました。

予知保全

予知保全は、データに基づいて機械やソフトウェアがいつ保全を必要とするか予測する手法です。予知保全においてはデータ分析担当者がデータを基に、メンテナンスが必要になる時期を正確に予測するためのパターンを特定します。関連するデータは、メンテナンスの対象となる機械やソフトウェアによって異なりますが、通常、対象物の状態、性能、作業負荷を綿密に監視していきます。これにより、コストのかかりにくいタイミングで設備の更新やメンテナンスを実施できるようになります。

歴史的に、メーカーはより反応的なモデルに依存していました。機械がいつ壊れるか、いつ不具合が出るかを正確に予測することができず、絶対に必要だと感じるまでメンテナンスしないというのが現実的な手法でした。そのため、計画外のダウンタイムが発生し、ビジネス全体にストレスがかかり、最終的に生産性と従業員の士気に悪影響を及ぼしていました。

メンテナンス・サービス全体の革新により、製造業における予知保全は非常に高度になり、時間、資源、コストを節約できるようになりました。

ダウンタイムを最適化する

専門的なメンテナンス・サービスを受けたことがない場合、ダウンタイムという言葉は難しく感じられるかもしれません。しかし、予知保全を導入すれば、ダウンタイムは単なる仕事の一部となります。機械やソフトウェアの更新や変更は、貴社と貴社のスタッフの都合の良い時間に行えるようになります。

従業員の生産性を向上させる

計画外のダウンタイムが発生するたびに、ビジネス全体に混乱の波紋が広がります。従業員が問題解決に気を取られ、機械が再び動き出すまで他のスタッフが仕事をこなせなくなるなど、生産性の低下を招き、収益性や従業員の士気に影響を及ぼしかねません。

予知保全は、ダウンタイムを最小限に抑え、進行中のプロセスを中断することなく、従業員の安全性、快適性、労働条件を可能な限り最適な状態に保ちます。

機器の寿命を延ばす

従来の保全手法では、機械内で継続的な問題が発生し、それが原因で最終的に機械が使用できなることで問題が発覚します。それとは対照的に、予知保全においては機械内の変化およびそのデータを監視することで、問題が発生した時点で問題を特定できる可能性が高くなります。製造業における予知保全は、些細な変更や修正もできるだけ早く実施することで、機械の寿命を延ばすことができます。

このようなパターン検出は、稼働時間を最大化し、修理や交換のコストを抑えます。これにより、大きな妥協や困難を必要とすることなく、ビジネスにかかるコストを大幅に削減することができるようになります。

製造業の予知保全において最も需要なことは、従業員の安全、事業全体のワークフロー、コスト削減、最適な機械の使い方を積極的に学んでいくことです。

予知保全は、非常に複雑に感じられがちな問題に対する、費用対効果の高いシンプルな解決策です。データ、技術、資料を活用し、現場が抱える困難を緩和する手法なのです。