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およそ2年にわたり続いている新型コロナウイルス感染症の大きな影響に、私たちは「社会のあり方」「暮らしのあり方」「ビジネスのあり方」の見直しを余儀なくされました。
何が「エッセンシャル」で何が「不要不急」なのか。満員電車や会食という、これまでの日常では疑問にすらのぼらなかった事柄に私たちは大きく振り回され、とりわけビジネスにおいては「人手に頼ること」がいかに大きなリスクであるのかを思い知らされることとなりました。

こうした状況を受け、「データ」「システム」「業務」　をシームレスにつなぎ、「人手に頼らない業務」を実現する「インテリジェント・ワークフロー」の考え方と、それを実現するIBM Maximoファミリーについてのお問い合わせが増えています。
今回はインテリジェント・ワークフローの恩恵を最も受けやすい「保全業務」にフォーカスし、企業の設備資産を支える「スマートメンテナンス」計画がどのように具現化されているのかを、動画デモを通じてご紹介します。

 

● IBM Maximo 設備診断デモ 

「水処理場で稼働するポンプの診断デモ」動画をご紹介します。

・ 構成可能なモニタリング画面
・ データ連携および設備のヘルススコアリング(CBM)
・ 複数のAIモデルを利用した性能予知
・ 保全カレンダーベースでの対応策の決定

 

まずは、モニタリングダッシュボードを見ていきましょう。

左上のマップには水処理施設におけるポンプの位置がアイコンで表示され、問題が発生していることが分かります。また、右上のマップでは、ポンプのどの位置で問題が発生しているかを確認することができます。

 

アセット・インフォメーションには設備管理システムのデータが表示されており、時系列でアラートデータを確認することもできます。

流水量に関するIoTセンサーとアラート情報を、時系列で重ね合わせたグラフも確認することができます。

以上の情報からアラートに対するサービス・リクエストをこの画面から起票することができます。

 

続いて、設備のヘルススコアリング、および故障予測分析のデモを進めていきたいと思います。

ワークキューには分析対象の設備を絞り込むための検索条件を設定しておくことができ、今回は次回の予防保全日よりも前に故障が発生する可能性のある設備について見ていきます。3件ヒットしました。このうちの1つの設備について深掘りしていきたいと思います。

この設備のヘルススコアリングの値は現在58%であることが分かります。また、設置日とメーカーの推奨対応年数から、残りの耐用年数が2.3%ととても低いことが分かります。さらに、次回の予防保全日は31日後、故障予測日は16日後であるということが表示されています。

 

この設備のヘルススコアリングの値は、「残りの耐用年数」「未完了の作業指示書数」「IoTセンサーのデータ」、この3つのデータの加重平均で算出しています。

複数のAI予測モデルの診断結果も見ていきましょう。

故障予測日を算定するAIモデルでは、16日±2日以内に故障が予測されています。

また「Failure probability trend」では、時間経過による故障発生確率を確認することができます。
さらには決定木分析のAIモデルを利用して、最も障害に影響を与える可能性の高い要因についても深掘りして見ることができます。

 

最後は保全カレンダーベースの分析です。

グラフ上段から、故障予測日と次回の予防保全日が、さらには過去履歴データとして「故障発生日」「保全作業日」「点検日」を確認することができます。

以上のような情報から、実行するアクションが決定した場合、サービス要求や作業指示書をこの画面から起票することができます。

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いかがでしたか。

インテリジェント・ワークフローとスマートメンテナンスの実現にご興味をお持ちのかた、あるいはご質問をお持ちの方は、下記よりお問い合わせください。

 

製品・サービス・技術 情報

 

問い合わせ情報

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