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信頼性の再定義:プロアクティブなメンテナンスとデジタルワークフローによる最高のパフォーマンス

信頼性の再定義:プロアクティブなメンテナンスとデジタルワークフローによる最高のパフォーマンス

  • Data Contextualization
  • Generative AI

Published at: 4/11/2025, 11:26:22 AM

Team Cognite

Cognite

今日のスピード感ある産業環境において、運用の信頼性はもはや目標ではなく、重要な必要条件です。しかし、多くの石油精製および石油化学製造の施設は、計画外の停止時間に絶えず直面しており、しばしば腐食性の原料、侵食性の中間流体、そして生産プロセス中の装置を損傷させる汚染物質によって引き起こされます。これらの問題は、コストのかかる設備の故障につながり、停止時間は1時間につき最大26万ドルの損失が発生する可能性があり、生産プロセスを混乱させ、直接的に収益性に影響を与えます。

信頼性チームがこれらのシステムを監視し続ける努力にもかかわらず、機器の健全性、労働者の安全、そして生産効率を脅かすリスクを積極的に特定し、軽減することは依然として大きな課題です。

断片化されたデータの隠れたコスト

このシナリオを考えてみてください:プロセスオペレーターがシフトのほぼ半分を複数のシステムに散らばる情報を探したり分析したりするのに費やしています。これは単なる不便ではなく、タイムリーな意思決定を妨げる大きな障害であり、労働者の安全、生産目標、ターンアラウンドタイムに影響を与える重要な行動の遅延を招いています。

問題の根本原因はしばしば以下にあります:

  • サイロ化された製造環境 - ソフトウェアシステムの非連携、部門間の協力不足、そして生産と保守チームが異なる記録システムを使用する別々のシステムを使用しています。
  • 依然として残るレガシープロセス - 紙ベースの報告、手動でのデータ入力、反応的(予測的ではない)メンテナンス、そして業務を遅らせる非効率なコミュニケーション方法が存在します。
  • バラバラで連携していないシステムに閉じ込められたデータ - システムに散らばる生産と保守のデータ、連携していないOTとITのデータ、そして時代遅れまたは一貫性のない形式で保存されている保守記録。
データや洞察への容易なアクセスの欠如

データと洞察への容易なアクセスがないことは、コストのかかる非効率を生み出し、故障を予測しプロセスを最適化することをほぼ不可能にします。断片化されたシステムに依存することは、非効率なだけでなく、収益性と安全性に直接的なリスクをもたらします。製造業者は、このサイクルから脱却し、技術を取り入れ、予防保全戦略を積極的に採用することで、発生する前に故障を予測し防ぐ必要があります。これによって運用の卓越性とアセットのパフォーマンスの最大化を実現します。

リアクティブからプロアクティブへ:信頼性へのデータ駆動型アプローチ

古く、ばらばらのシステムから解放されたオペレーションを想像してみてください。潜在的な故障が数週間前に検出され、緊急停止ではなく計画的な介入が可能になるとしたらどうでしょうか?複雑な定期修理がリアルタイムの洞察によって導かれるとしたらどうでしょうか?メンテナンス、オペレーション、信頼性チームが、必要な情報に迅速にアクセスできる統合されたシステムを使用して、シームレスに連携するとしたらどうでしょうか?

このビジョンを実現する鍵は、製造施設がアセット管理の反応的な状態から脱却することであり、複雑な産業データと洞察への簡単なアクセスを可能にし、データ駆動型のワークフローによる予防保全を確立することにあります。これは、統合データ、予測分析、およびAIによる洞察を活用して、保守と信頼性をより効率的で、先見的で、コスト効率の高いプロセスにするためです。

これには包括的なアプローチが必要であり、四つの主要な領域に焦点を当てる必要があります:

  1. デジタル基盤の構築:IT、OT、エンジニアリング、および非構造化データを統合するシステムに投資し、生産、保守、アセットの健全性にわたるリアルタイムの洞察を提供します。
  2. 最前線を力づける:フロントラインの従業員やエンジニアに使いやすいプラットフォームとツールを装備し、行動に移せるデータや洞察への迅速かつシームレスなアクセスを提供することで、非効率を減らし、生産性を向上させ、より良い意思決定を可能にします。
  3. AIと高度な分析の力を活用: AI駆動の予知保全と高度な産業分析を有効にして、故障を予測し、設備の故障の早期警告サインを検出し、保守スケジュールを最適化し、コストのかかる中断を防ぐ。
  4. 業務の効率を最大限に高めるためのワークフローの合理化:リスク評価、作業指示管理、タスクの優先順位付けなど、以前は時間がかかり苦痛だった作業をデジタルワークフローに置き換えて自動化し、対応時間を改善し、運用の複雑さを減らします。

Cogniteが予防的運用へのシフトをどのように強化するか

Cogniteでは、予測保全や信頼性の向上について話しているだけではありません。多くの顧客と共にそれを構築しています。私たちの産業データとAIプラットフォーム、Cognite Data Fusion®は、製造業者が積極的なAI駆動の保守戦略へと移行するのを支援します。これにより、保守および信頼性チームはデジタルワークフローを展開し、効率を向上させ、ダウンタイムを減少させ、長期的な収益性を推進することができます。

Cognite Data Fusion®を活用して、以下のことが出来るようになります。

  • 断片化されたデータソースを統合して運用の盲点をなくし、リアルタイムの洞察をチームに提供して、より速く、より賢い意思決定を可能にします。 Cognite Data Fusion®は、ERP、CMMS、APMシステムなどの標準的な産業システムとの事前構築された統合を含む、切断されたシステム間のデータ統合を自動化します。これにより、資産やサイト間のスムーズな接続が保証されます。
  • 最前線の作業員やエンジニアがリアルタイムデータに直感的にアクセスできるようにすることで、遅延を減らし、対応時間を改善し、データゲートキーパーへの依存をなくします。 Cognite Data Fusion®で産業データ基盤を確立することにより、オフィス内外の異なるチームが故障報告、メンテナンスログ、時系列、センサー読み取りなどの関連データに迅速にアクセスし、より情報に基づいた決定を下すことができます。
  • AIによる予測分析を活用して早期警告サインを検出し、高価な機器の故障や計画外の停止時間を防ぎ、アセットの全体的なパフォーマンスと信頼性を向上させます。 CogniteのAIによるデータのコンテキスト化機能は、分断されたデータを大規模にリンクし、生の情報を運用知識に変換します。先進的なAIによる分析と洞察と組み合わせることで、生産の中断を引き起こす前に異常や潜在的な問題を早期に検出することが可能になります。
  • AI駆動の計画ツールとリスクベースの優先順位付けによりメンテナンスワークフローを合理化し、チームが最も重要な問題に最初に集中することを保証します。これにより、ターンアラウンド時間を短縮し、協力とリソースの効率を向上させます。 Cognite Data Fusion®は、共同で利用できる視覚的計画ツール、直感的なリスク管理機能、産業データ分析、トラブルシューティング、原因分析のためのノーコード環境を提供します。これにより、計画担当者は最適なメンテナンススケジュールを作成し、問題に先手を打ち、進化する現場の条件に適応することができます。
AI駆動の計画ツールでメンテナンスワークフローを合理化する
  • 異常検知を超えたAIの能力を拡張し、さらに高い効率を実現するためのCognite Atlas AI™
    Cognite Atlas AI™はCognite Data Fusion®を拡張して、より複雑な操作を正確に実行するのに役立ち、日常のトラブルシューティングを自動化するAIエージェントの展開を支援し、修正措置を推奨し、技術者に即時のデータ駆動型の洞察を提供して、意思決定の速度と正確さを向上させるのに役立ちます。

なぜ今行動すべきなのか?

リアクティブなメンテナンスからプロアクティブでAIドリブンな信頼性へのシフトは、単なる段階的な改善ではなく、ますますデジタル化され競争が激化する環境での生存に不可欠です。計画外の停止、遅延した意思決定、そして運用の非効率は、利益の持続、安全性、長期的な活力へのリスクを増大させます。孤立した環境で運用を続け、時代遅れのプロセスに依存する製造業者は、増加するダウンタイムのコスト、運用のボトルネック、非効率、そして増加する安全上の危険に直面するでしょう。一方で、業界のリーダーたちは既に統合データ、予測分析、そしてAI駆動の洞察を使用してリードを保っています。

次の設備故障によって変化を強いられるまで待つ必要はありません。今日からオペレーションの変革を始め、未来のために信頼性を再定義しましょう。

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