Intelligent Asset Management は、業務効率の向上とコストの削減を目指す企業にとって重要な焦点となっています。人工知能 (AI) を資産管理ソリューションに統合することで、企業が資産を管理および保守する方法が変革されています。高度な AI 機能を活用することで、SAP は、事前対応型の保全、資産パフォーマンスの改善、リソース割り当ての最適化を可能にする強力なインサイトと予測分析を企業に提供します。この AI の資産管理ソリューションへの統合は、企業が物理的資産の管理にアプローチする方法に大きな変化をもたらし、業務の大幅な改善につながる、よりインテリジェントなデータ主導型のアプローチを提供します。
SAP は、インテリジェント設備資産管理における AI の活用において、さまざまな重点領域にわたって大きな躍進を遂げています。そのうちの 1 つが SAP Field Service Management です。SAP Field Service Management では、AI を活用して、フィールドサービス業務の最適化、技術者の生産性の向上、顧客満足度の向上を図っています。SAP Asset Performance Management では、設備故障の予測、保全スケジュールの最適化、および資産パフォーマンスの改善に AI が使用されています。SAP S/4HANA Cloud Asset Management は、AI を活用して、ジュールアシスタントを組み込むことで保全処理を容易にします。最後に、SAP Mobile Execution and Dynamic Forms では、AI を使用して、音声認識、音声変換機能、AI 主導の保全実行を促進するとともに、ナレッジベースのブラウジングや設備および活動サマリレポートの生成を支援します。
SAP Intelligent Asset Management の AI ユースケースをより深く理解するために、既存のシナリオと今後のロードマップについて詳しく見ていきます。これは急速に進化するトピックであり、このトレーニングは 2024 年の第 2 四半期と第 3 四半期に生成されていることに注意してください。
SAP Field Service Management の AI
SAP Field Service Management では、予測ルーティングと AI ベースのスケジュール最適化の 2 つの AI ユースケースを使用することができます。まず、リソースとルートを最適化してフィールドサービスを効率化するのに役立つ予測ルーティングについて詳しく見ていきましょう。
現在は、AI ベースのスケジュール最適化に対応しています。AI ベースのスケジュール最適化では、人工知能を使用して、フィールドサービス管理のスケジュールを作成および最適化します。これには、特定のジョブおよびリソースを優先順位付けするポリシーと目的を作成し、AI アルゴリズムを使用して技術者を特定のジョブに一致させ、スケジュールを再配置し、ギャップを埋めてスケジュールを可能な限り最適化します。これは、AI の支援を受けてマニュアルで行うことも、事前定義されたルールや目的、および内部/外部イベントに基づいて完全に自動化することもできます。目標は、リソースを効率的かつ効果的に割り当て、フィールドサービス業務における生産性を最大化することです。
以下のリンクから、(SAP が作成した) AI ベースのスケジューリングをデモンストレーションするビデオにアクセスすることができます。
https://www.youtube.com/watch?v=rAH5KTP958o&list=PLWV533hWWvDnsYUyGMAsStp8J2Kn-wd-5&index=9Asset Performance Management の AI
AI が SAP Asset Performance Management ですでに使用されている方法の一例として、異常の検出と、それに基づく保全バックログの生成があります。これにより、資産の稼動時間が増加し、保全コストが削減されます。このソリューションは、気付かれていない設備の異常や故障の課題に対処します。これにより、潜在的なダウンタイムが発生し、保守費用が高くなる可能性があります。IoT (Internet of Things) センサデータを活用する異常検出アルゴリズムを実装することで、信頼性エンジニアに機械の故障の可能性に関するアラートが送信され、適切なフォローアップアクションを実行することができます。このユースケースの成果には、保守、出張、診断活動の生産性が 35% 向上、設備ダウンタイムの短縮による生産損失が 11% 削減、二酸化炭素排出量が 10% 削減され、設備資産管理における AI の重大な影響が浮き彫りになりました。
インテリジェント設備資産管理で予定されている AI 機能のロードマップ
将来的には、SAP Intelligent Asset Management のコンポーネント (SAP Asset Performance Management、SAP S/4HANA Cloud、SAP Field Service Management、SAP Service and Asset Manager、および SAP Analytics Cloud) にさらに AI 機能が追加される予定です。これらの機能の概要については、以下のロードマップを参照してください。
このトレーニングは Intelligent Asset Management の大まかな概要を示すことを目的としているため、今後予定されているすべての AI ユースケースを詳細に扱うわけではありません。ここでは、SAP Asset Performance Management と SAP Service and Asset Manager の 2 つの異なるユースケースに焦点を当てます。
SAP Asset Performance Management における AI の計画ユースケースの 1 つは、条件監視のための AI 対応ビジュアル品質検査の活用です。これにより、コンピュータービジョンと機械学習によって設備の健全性が向上します。従来の計画保全方法では、多くの場合、設備の問題を予測できず、コストのかかるダウンタイムと保全費用が増大します。しかし、固定設置されたカメラを使って画像を撮影することで、コンピュータービジョンによって画像処理を自動化し、残存耐用年数を推定し、異常を検知できる。これにより、時間基準保全方針から条件ベース保全方針へのシフトが可能になり、重要な設備作業をサービス外時間の短縮で保護し、保全プログラム全体の効率と有効性を改善することができます。
SAP Service and Asset Manager のコンテキストでは、関連する AI ユースケースに音声認識および音声テキスト機能の実装が含まれ、技術者の生産性が向上します。技術者が直面する課題は、ジョブの実行時や作業確認時に、マニュアルデータ入力に時間がかかるプロセスです。このソリューションは、技術者が音声を使用してソリューションにコマンドを提供できるようにすることで、作業および作業指図の確認時にマニュアルデータ入力の必要性を軽減することで、この課題に対応します。この AI 導入の結果には、技術者の生産性と作業時間の向上、迅速な実行による直接的な影響、およびマニュアルデータ入力の排除によるエラーの削減が含まれます。