SAP Enterprise Asset Management (EAM) とのクローズドループ統合
リスク軽減とパフォーマンス強化に向けて、設備方針と設備健全性プロセスを保全管理プロセスとシームレスに連携。
SAP S/4HANA と SAP ERP との統合に標準対応
設備のマスターデータ、信頼性データ、故障データを SAP EAM と簡単に連携
設備状態とルールに応じて保全バックログを動的に生成
設備信頼性管理ツールに基づく保全提案を一元管理し、SAP EAM 上でシームレスに実装
組み込み型アナリティクスと標準データ統合を利用した、設備と保全のパフォーマンス分析
設備リスク評価
設備の評価とセグメント化をリスクベースで実施し、重要装置の保全を優先。
リスクと重要度を評価
影響を受ける様々な領域の標準計算式を基にリスクスコアと重要度スコアを計算し、設備リスクを区分
リスクスコアと重要度スコアを基に、アクション方針と保全方針を策定
ビジネスユーザーが作成したテンプレートを用いてリスクと重要度の計算を標準化
リスクと重要度の評価は Microsoft Excel スプレッドシートを用いたエクスポートとインポートに対応しており、オフライン環境での評価結果を取得可能
設備信頼性エンジニアリング
標準的な信頼性管理手法に従って保全方針を策定し、リスクとコストのバランスを取る。
RCM 評価と FMEA 評価
SAE JA1012 に基づく 7 段階の標準的な信頼性重視保全 (RCM) プロセスに従って、重要設備の適切な保全方針を策定
標準的な故障モード影響解析 (FMEA) プロセスを用いて故障モードを分析
クラス戦略評価を利用し、設備故障の影響をクラスレベルで緩和する保全方針を定義
設備健全性監視
継続的な監視と動的に生成されるバックログを利用して設備可用性を改善し、計画外のダウンタイムを削減。
継続的な監視とバックログの動的生成
故障につながる設備の動作異常を IoT センサーデータと SAP Business AI 機能を用いて検出
バッチ、ストリーミング IoT データ、計測伝票を用いた設備監視用のユーザー定義ルールを管理
ルールを基に健全性を監視し、SAP EAM 上で保全通知を自動生成
AI 支援外観検査
AI テクノロジーの力で検査プロセスを自動化し、効率化と人為的ミスの削減を達成。
AI ベースのコンピュータービジョン
カメラやドローンによる検査で撮影した画像を標準 API で収集
設備状態の判定や、摩耗、健全性、故障モードなどの指標の利用に AI 画像分析を活用
画像から取得した値に基づくルールを定義し、アラートと保全バックログを自動生成