Objective
クローズドループ型資産ライフサイクルは、組織内の資産に関するすべてのプロセスステップとアクティビティを示します。これには、一定期間後に廃止する資産まで、コミッションを行う資産の決定からすべてが含まれます。このコースでは Intelligent Asset Management ソリューションに焦点を当てているため、資産が稼働している期間に実行されるアクティビティとアクションに焦点を当てます。
資産ライフサイクルのクローズドループの側面では、フィードバックと継続的な改善の重要性が強調されています。これには、ライフサイクルの各ステージでデータとインサイトを収集し、その情報を使用して意思決定を下し、資産管理プラクティスを最適化します。このフィードバックループにより、組織は改善すべき領域を特定し、コストを削減し、資産パフォーマンスを向上させ、環境への影響を最小限に抑えることができます。
設備資産コラボレーション：設備資産オペレーター、オリジナル製造業者、サプライヤー、およびサービスプロバイダー間のコラボレーションのためのネットワークにより、情報交換が可能になり、資産の委託が改善され、作業指図処理が合理化されます。また、資産のライフサイクル全体にわたってレジリエンスと透明性を実現します。
資産リスクおよび重要度評価：資産リスクおよび重要度評価中に、組織内の資産に関連するリスク、および事業運営に対するその重要度が特定されます。この評価は、資産の重要性、業務に対する潜在的な影響、およびリスクの脆弱性に基づいて資産の優先順位付けに役立ちます。リスクおよび重要度評価、およびリスクスコアの計算は、故障モードと影響解析 (FMEA) を使用して実行されます。
資産保全方針の導入: IoT を使用して収集された履歴および今後のデータに基づいて、資産に最も適した保全方針を決定します。時間基準、パフォーマンス基準、リスクベース保全の 3 つのアプローチから選択します。時間ベースおよびパフォーマンスベースの保全の従来のモデルとは異なり、リスクベース保全では、資産ヘルスデータおよびアラートシステムに基づいて正確な評価を行うことができます。
IoT および検査データ管理：運用資産内で IoT センサーを使用して、リアルタイムデータを使用して、各資産の現状を把握するための指標を定義することができます。このデータにより、先行するプロセスでの保全ニーズに関するルールの定義が可能になります。これは、予測保全および条件基準保全の基礎でもあります。
更新ルールおよびアラート管理: このステップでは、ユーザが更新ルールを定義することができます。これらは、満たされた場合に特定のアラートをトリガする条件または基準です。これらのルールは、資産ヘルス、運用条件、パフォーマンスしきい値などの要因に基づくことができます。前のステップで定義した区分は、定義されたルール内で使用することができます。アラートは、保全ルールのトリガ時に生成される保全通知です。
異常検出と故障予測：異常の検出と故障の予測には、高度な分析と機械学習アルゴリズムを活用して、設備資産データの異常なパターンや行動を特定し、発生する前に潜在的な故障を予測する作業が含まれます。これにより、保全活動が最適化され、資産の信頼性、可用性、およびパフォーマンスの継続的な改善が推進され、予測保全の基礎となります。
指図の登録/管理: このプロセスステップでは、保全指図が登録され、責任保全チームに割り当てられます。さまざまな分析機能により、組織内の保全指図および活動の概要が提供され、現在の保全バックログの管理に役立ちます。
資産管理リソース計画: このステップでは、利用可能な資産保全リソースを効率的に割り当て、利用します。これには、リソース利用可能状況とワークロード能力に基づく保全活動の日程計画および計画が含まれます。個別の保全タスクは、特定の保全技術者またはチームに割り当てることができます。
スケジュールとディスパッチ：マニュアル計画、支援計画、および完全自動化計画を活用して、要員配置を最適化することができます。これには、効率的な移動のための経路の最適化、リアルタイムの派遣の最適化、および契約労働力のシームレスな統合が含まれます。要員管理によってコールアウト管理が容易になり、スキルと認定が割り当て済みのタスクと一致するようになります。この包括的なアプローチにより、適切なリソースを適切なタイミングで適切な作業で実行し、保全効率と資産の信頼性を高めることができます。