統合予測分析:

さまざまな企業が、新型コロナウイルス感染症の拡大から学んだ多くの教訓を、今後の標準作業手順書に活かすべきであると考えています。それが最も顕著なのは、現場の機器および製品のサービスと管理の領域です。幸いなことに、現場の機器のパフォーマンスをリモートかつリアルタイムで監視するための技術が重要な役割を果たします。また、予測分析を使用して進行中の問題を特定可能にすることで、そのような情報を入手するメリットを補完することもできます。そのような対応により、是正措置とプロアクティブなメンテナンスを実施できるため、ダウンタイムや予定外の現場訪問の必要性がなくなります。

新型コロナウイルス感染症の拡大によって、メーカーや現場で製品を修理する企業が、通常の作業手順を見直す必要性が高まったことは明らかです。出張制限により、担当者を遠隔地に派遣して問題の評価や解決を行うことができなくなりました。また、顧客が地元の企業で、理論的には施設を訪問できたとしても、自治体または企業自体が施設への立ち入りを禁じていた可能性もあります。

変革のための技術要素

このような制限によって、製品が現場でどのように動作しているのかリアルタイムで入手する必要性が明確になりました。そのためには、複数の技術を組み合わせて活用することです。

まず必要になるのは、製品にセンサーを組み込み、最新の状態や主要なパフォーマンス指標 (KPI) を監視および測定することです。測定対象のパラメータには、モーターなどの動作速度、温度、圧力などがあります。また、プリンターのインク、エンジンオイル、イメージングシステムのフィルムなどの消耗品の状態や消費量なども含まれます。幸いなことに、スマートセンサーやモノのインターネット (IoT) の普及により、このようなデータアクセスに必要な技術的土台は存在します。

以前は、このようなデータは現場でしか得られず、SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) や DCS（分散制御システム）などの ICS（産業用制御システム）でしかアクセスできませんでした。一般に、センサーはプライベートのイントラネットを介してこれらのシステムに配線接続されていました。

Wi-Fi や 3/4G セル方式などの既存の無線サービスや新しい無線接続サービス（Wi-Fi 6 や 5G など）の広がりに応じて、これらのデータを使用できる範囲が拡大しました。このような接続技術により、ICS システム以外のシステムでもデータにアクセスできるようになります。また、無線接続を使用すれば、データへのリモートアクセスも可能です。そして今では、機器の提供や管理を行う企業が一元的に現場の機器の状態を監視できるようになりました。このようなデータへのリモートアクセスは戦略的にも有効です。
たとえば、多くの企業がこれらの機能を使用してリアクティブなメンテナンス（故障したら修理する方式）から予知保全に移行しました。

技術の 3 大要素の 1 つ目はセンサーの組み込み、2 つ目はリモートネットワーク、そして最後の 1 つは分析です。無線接続によってリモートで使用できるようになった IoT およびセンサーのデータは、収集後に分析してトレンドを探ることができます。

ダウンタイムの削減およびパフォーマンスの最適化

センサーと各種の接続技術を活用することで、メーカーや現場で製品の修理を行う企業は、スケジュールに基づくメンテナンスから状態に基づくモニタリングとメンテナンスに移行しています。たとえば、ある企業が過去のデータを参照して、自社の施設内では通常、ベンダー A の部品がメーカー公称の平均故障期間の 2 倍長持ちすることを特定したとします。その場合、メーカーのスケジュールどおりに交換するのではなく、自信をもってその部品を使い続けることができます。これにより部品の交換コストを長期間に分散できるため、スペア部品と交換部品の年間コストを全体的に削減できます。