予測モデルを自動化し、予知保全戦略を推進
機器が故障する前に問題に対処
機器の耐用年数を延ばし、機械の稼働率を改善させることで、顧客満足度を向上
高価な機器が停止した場合、運用費用の増加や売上損失、サプライチェーンの混乱を引き起こし、顧客満足度の低下を招き、大幅なコスト増加につながる恐れがあります。たとえ機械資産を定期的に点検・維持していても、予期せぬ故障が起こる可能性は避けられません。このような事態が頻発すれば、メンテナンスの予算がひっ迫し、サプライチェーンが混乱するリスクが高まります。しかし、予知保全をスケジュールに組み込むことで、問題が深刻化する前に早期に対処し、大規模な故障のリスクを軽減できるようになります。
予知保全により、データ、分析、サービス記録を結びつけ、ダウンタイムや修理のリスクが高まるイベントや状態を特定するプロセスを自動化し、必要に応じてアラートを送信します。機械から得られるデータパターンに基づいて適切な行動を取ることで、予期せぬ停止を防ぎ、最適なタイミングで保守作業の依頼をスケジュールし、必要な部品を注文できるようになります。予知保全は、顧客との関係を改善し、サプライチェーンのスムーズな運営を支える重要なツールです。
Alteryxでは、使いやすいドラッグ&ドロップのキャンバスを用いて、予知保全とダウンタイム分析を簡単に行えます。メンテナンスと人件費を過去のデータに基づいて分析することで、技術者のパフォーマンスを最大化し、機械関連の生産コストを抑えつつ、稼働時間と顧客サービスレベルを最大化することが可能になります。
1 – データ接続
部品、メンテナンス、故障データに接続
2 – 準備とブレンディング
モデリング用にデータを自動的にクリーニングし、フォーマット化
3 – 予測モデリング
部品の故障を予測する決定木モデルを作成