IoTデータが保守管理機能をどのようにサポートするか。

IoTデータは、保守管理機能に多大な価値をもたらしますが、その価値の質は、所有しているデータによって異なります。これは、来歴、適時性、正確性がデータの全体的な価値に大きく影響することを意味します。ビジネス目標の達成に役立つIoTデータを作成する場合:

目標を達成するために必要なデータの種類と、マシンまたはフィールドから収集できるデータを特定します。ここで、これら2つのデータポイントの間にギャップが見つかる場合があります。センサーとネットワーク技術が進歩するにつれて、ギャップを埋めることは長期的な目標です。

手元のデータを確認し、適時性、正確性、信頼性、その他の側面をフィルタリングします。

CMMSソフトウェアアーキテクチャは、関連するデータを情報に変換します。

資産集約型業界の企業がIoTを使用して保守および管理機能をどのように変革しているかをご覧ください。

予知保全

IoTデータのメリットは、主に2つの理由から予知保全ほど良くありません。

まず、IoTデータはメンテナンス要件と資産の障害を予測できます。可用性とスキルセットに基づいて最高のフィールドサービス技術者を配置するのに十分な時間があれば、プロセスを簡素化できます。

第2に、データ駆動型のアドホック保守計画機能により、時間と費用が節約され、最初の訪問の効率が向上します。

たとえば、HVAC機器の温度センサーは、フィルターを保守または交換するためにシステムにアラートを送信することにより、気流効率を監視し、低気流に対応できます。ソーラーパネルのセンサーは、IoTを通じて注文を生成することもできます。

データ主導の在庫管理。

在庫はメンテナンス機能の不可欠な部分です。今日でも、多くの企業は、在庫を制御および管理するために紙ベースのスプレッドシートまたはその他のプロセスに依存しています。これらのプロセスは、次のような一般的な在庫管理エラーにつながります。

誤ったデータ入力:データを手動で入力すると、誤解を招く情報が表示される可能性があります。

不十分な倉庫管理:記録されるデータのタイプは、多くの場合、データ入力方法ではありません。これらのプロセスは手動で行われるため、データ品質をチェックするメカニズムはありません。

誤解:組織内、特にオフィスの監督者と倉庫スタッフの間のコミュニケーションが不十分な場合も、データ入力エラーが発生する可能性があります。

これらの間違いを避けるために、企業はコンピューターの保守および管理ソフトウェアに依存してきました。このソフトウェアは、IoTデータをキャプチャして処理し、企業に在庫レベルの可視性を提供できます。 (出典:Hanyun Digital Factory)

IoTデータを使用して、さまざまな場所でのインバウンドとアウトバウンドのスペアパーツを含む在庫レベルを予測することで、スペアパーツの在庫を最適化し、新しい調達コストを管理できます。必要なときにだけ訪問をスケジュールするのと同じように、必要なときにだけcat5e patch panel

パフォーマンス測定

IoTデータを使用して、資産とチームのパフォーマンスに関連する意思決定を行うことができます。チームと資産を定期的に監視および追跡し、管理チームがKpI(主要業績評価指標)を設定して進捗状況を追跡できるようにします。

たとえば、チームで最高のパフォーマンスを発揮しているのは誰か、チームメンバーの平均パフォーマンスを確認できます。データに基づいて、時代遅れのフィールドサービス技術者向けのトレーニングおよびスキル開発計画を作成できます。さらに、スターパフォーマーのための報酬、表彰、報酬プログラムを作成することができます。同様に、ダウンタイムを削減するために、脅威となる資産を置き換えることを計画できます。

結論

初期段階では、より適切な計画により、より適切なデータが保証されます。意思決定を改善するために、より良いデータで信頼できる情報を得ることができます。メンテナンス中に、IoTの早期採用者は、可視性、透明性、および効率性の並外れた利点を報告しました。また、プロセスにアクセスして、IoTが保守および管理機能をどのように変更しているかを調べることもできます。

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