IoT アプリによるリモート予知保全

計画外のダウンタイム、非効率的な従業員のルーチン、繰り返し発生する生産エラーにどう対処しますか?一般的な産業環境では、それに対応する必要があります。エラーが発見されても、プロセスの中断を避けるには遅すぎることがよくあります。サービス料は高額で、あなたと顧客との関係は緊張します。しかし、IoT アプリを使用してリモートでの予防保守や予測分析ができるシナリオはどうでしょうか。

IoT アプリを選ぶ理由 — 概要

リモート予測メンテナンスにより、機器の挙動に関する実用的な洞察を即座に得て、潜在的な問題を発生前に解決できます。これはどうして起こるのでしょうか？IPC、センサー、レガシーマシン、その他の産業機器など、デバイスにインストールされている IoT アプリを使用するだけです。言い換えると、次のようなパッケージ化された複雑な機械学習モデルを使用することになります。 軽量 IoT アプリケーション。通常、IoT アプリは軽量な予知保全アルゴリズムであり、ゲートウェイにインストールするか、IoT エッジのマシンに直接インストールする、管理しやすいソフトウェアバンドルです。さらに、これらのアプリはデバイス上で即座に実行できるため、特定の予知保全タスクを実行できます。さらに、IoT デバイス上で作業を行う必要がなく、無線で更新できます。

これにより、予防保守、事後保守、予防保守、是正保全、状態監視、保守管理、その他の高度な分析戦略など、あらゆる面でリモートメンテナンスの基礎を築くことができます。なぜわざわざ？適切な予知保全戦略を実施することで、機器の故障に打ち勝ち、障害モードから抜け出し、イベントに対応するだけでなく、計画的なダウンタイムをスケジュールして資産のパフォーマンスを詳しく調べたり、IoT センサーを常に監視したり、より効果的な資産管理に貢献する予測可能なメンテナンススケジュールを維持したりできます。

適切な予知保全ソフトウェア（この場合は、軽量の人工知能バンドルとしてのIoTアプリ）があれば、計画保守は単に機器の性能に関する洞察を提供するツールになるだけでなく、企業が全体的なパフォーマンス戦略に保守活動（状態ベースのメンテナンスなど）をより適切に組み込むのに役立つ管理ツールにもなります。

あなたは何を達成できますか？

• 稼働時間の増加：複雑な検出メカニズムを廃棄して、コストのかかる機械故障が発生する前に問題を特定し、問題を解決します。
• より優れた製品:収集したマシンとセンサーのデータは、既存の製品を完成させ、さらに顧客中心の製品を作るために使用できます。
• メンテナンスコストの削減:予知保全技術を導入することで、修理チームを現場に派遣して費用のかかるサービス作業を行う必要が少なくなります。
• 従業員にとってより安全な環境：リモート予知保全は、故障する可能性のある機器の取り扱いなどの作業上の危険を回避するための実証済みのツールです。
• 従業員の生産性の向上：生産サイクルが合理化され、設備が機能するようになったため、従業員はコアアクティビティに完全に集中できます。

リモート予知保全:具体的なメリット

現在、機械学習は難しいとよく言われています。多くの場合、IoT プロジェクトを推進するための社内ノウハウが不足しています。そのため、多くの組織はパイロット段階で IoT イニシアティブをオプトアウトすることを決定しています。

適切な IoT 製品、IoT ローンチ用の軽量ローコードインフラストラクチャ、および専門家によるガイダンスがあれば、組織は予知保全の取り組みを成功させ、成果を上げることができます。

また、リモートメンテナンスソリューションを導入すると、多くのメリットが得られます。適切な種類の IoT 製品と強力なパートナーシップがあれば、ダウンタイムを最大 30% 削減できます。従業員の効率は最大 20% 向上すると予測されています。さらに、現場に出向いて手動で機器点検を行う必要がなくなるため、現場で過ごす時間が最大 70% 短縮されます。

リモートメンテナンスはさらに進めることができます。ミッションクリティカルなエッジデバイスに機械学習アルゴリズムが導入されたことで、企業は生産ミスを最大 60% 削減できるようになりました。具体的には、Vision AI と複雑な検出テクノロジーを組み合わせることで、製品アセンブリの欠陥を発見したり、サードパーティベンダーから供給される部品を評価したり、製品がアセンブリホールから出荷される前に次に必要な検査について予測したりすることができます。

実装ロードマップ

では、どうやってそこにたどり着くのですか？Record Evolution なら、リモートメンテナンスソリューションを数週間以内に実装、展開、拡張できます。で IoT アプリとしてパッケージ化された複雑な ML アルゴリズムの使用、企業は、既存のマシンランドスケープやIoTインフラストラクチャを変更することなく、IoTエッジでさまざまなユースケースを実装できます。IoT App Store に付属する堅牢なインフラストラクチャのおかげで、組織は、いつでも、どこからでも、いくつものエッジデバイスで IoT アプリケーションの使用、作成、インストール、展開、更新を無線で行うことができるようになりました。

リモートメンテナンス戦略が導入されると、さまざまな方向に進むことができます。最初のステップとして、ミッションクリティカルなマシンをいくつか特定できます。次に、自分や顧客にとって最も重要な、または故障が発生した場合に大きな混乱を引き起こす可能性のある機械の状態を綿密に計画します。次に、機械データにアクセスし、潜在的なダウンタイムに対処するためにどのようなデータが必要かを判断するための戦略が必要です。

第三に、適切なIoT製品を探し回り、サービスと提携する必要があります。これらは、リモート予知保全ケースの実装に役立ちます。ここでは、堅牢なサポートインフラストラクチャと専門家チームがハンドルを握る IoT 製品を探してください。

リモート予知保全ソリューションを構築する手順

組織に専門知識が不足している場合は、製品チームと協力して次のいずれかを実行します。

• 抽出する必要のあるデータを選択してください
• 既製の IoT アプリを特定するか、カスタム ML モデルをゼロから構築する
• 適切なデータ収集とデータ管理戦略の策定
• 分析ソリューションを特定する
• 実装とロールアウトの準備
• ソリューションを組織全体に拡大して、企業全体の問題に対処しましょう

これらを導入することで、予測モデルを長期にわたって監視できるようになります。そのためには、マシンの状態に関する履歴データを収集し、そのデータに基づいて予測モデルを継続的に更新します。

適切な機械データと機械学習を組み合わせることで、リモート予知保全は、運用に影響を与える前に問題を特定し、現場での検査と訪問を効率的にスケジュールし、機械の故障による中断を排除し、機械性能を継続的に改善するのに役立ちます。IoT 接続とリモート制御の IoT アプリを組み合わせることで、これらすべてが現実のものとなります。

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