予測型メンテナンス

予測型メンテナンスとは

予測型メンテナンスとは,一言でいうと,予め定められたスケジュールだけでなく,設備の実際の状態や状況に基づき,いつ頃,具体的にどのようなメンテナンスを行うべきかを判断し,設備の稼働時間と生産性を最大化するためのものです。故障を予測や予防し,適切な定期メンテナンスを実施することで,コストのかかる機器のダウンタイムを削減できます。

物联网とセンサーデータが機器からストリーミングされることで,予測型メンテナンスは,製造業者が効率的に機械が停止するタイミングを予測することを可能にします。データは,ばらつきを検知し警告信号を把握することで,故障の可能性を示すあらゆるパターンを特定します。製造業者は，分析と機械学習を使用し機械が停止する確率を正確に予測できます。これにより,早期修正対策の計画(スペアパーツの発注や修理のスケジューリングなど)と最も効果的な方法での導入が可能になり,予想外のダウンタイムとコストがかかってしまうスタッフやリソースを回避できます。

なぜ予測型メンテナンスが重要なのか

物联网とデータ分析を用いて故障を予測や予防することで,全体のダウンタイムを50%削減することができます。(麦肯锡)

数据库の差別化された機能

• 数据库のレ电子词典クハウスはδδ生活表,オートローダー,光子などのテクノロジーを使用しており,お客様におけるリアルタイムなデータアクセス,意思決定を可能にします。
• 製造業のためのレ@ @クハウスは、最大規模のデ、タジョブをニアリアルタ、ムの間隔でサポ、トします。例えば,トランザクションログシステムから15秒間隔で1日あたり4億件近いイベントを顧客から取得している場合,データ処理を行うとレポーティングや分析が中断されるため,ほとんどの小売業者では,夜間にバッチ処理を行いデータウェアハウスにデータをロードします。中には，週次または月次でデ，タをロ，ドしている企業もあります。
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• Delta活动表は，デタパプランの構築をシンプルにし，リネジを自動的に作成して運用管理をサポトします。
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