Asset Management Analytics

設備のライフサイクル管理

設備の稼働データや保全記録は自動的にシステムに収集されており、リアルタイムで分析可能です。 これにより、「この設備はよく故障する気がする」というような主観的な認識が、具体的な数値やトレンドとして可視化されます。 客観的事実として問題を取り扱うことで、関係者への理解もされやすくなり、ダウンタイム削減や性能を維持するための予防保全の最適化につながります。
また設備の修繕、改修情報および費用なども収集されており、これらの情報を分析することで、ライフサイクルコストの把握および比較が可能になります。 設備のパフォーマンス低下に伴い保全計画や運用方法が変更された場合は、それに伴う将来的なライフサイクルコストの変更を検討することができます。 その結果、組織のライフサイクルコスト計画を随時更新することができるため、組織の戦略にとって重要です。 さらに、部門間や他社とのベンチマーキングが可能になることで、組織の強みや弱みを客観的に評価し、改善の方向性を明確に定められるようになります。 以上のように、「感覚」や「経験」に頼るのではなく、確かなデータに基づいた意思決定により、設備管理の効率と効果が大幅に向上が期待できます。 このように、データを活用した設備ライフサイクル分析を通じて得られる情報を活用することで、効率性と競争力を高めるファシリティ運用が可能になるのです。

• ダウンタイム分析

  

  MTBF(平均故障間隔)とMTTR(平均復旧時間)を継続的に評価することができます。ダウンタイムのパターンを把握することで、より効率的な予防保全計画へと改善することができます。これにより設備の稼働時間を長くしてにします。

• 設備のライフサイクル管理

  

  設備の購入から廃棄まで、稼働状況や保全履歴を継続的に記録します。データを分析することで、設備本来の性能と実性能との乖離を早期に検出可能です。これは、設備の更新や改修の必要性を判断する材料となります。

• 労務コスト管理

  

  予防保全計画などを基に労務コストの算出を行うことができます。労務コストや設備の減価償却などを考慮しながら設備のライフサイクルを計画することで、財政的に有利となるような設備更新の見極めをお助けします。

• ダッシュボードとトラッキング

  

  設備の情報やKPIとの比較を行うことで、十分に活用されていない設備の特定を行うことができ、機器の配置変更を実行する判断材料となります。需要の変化を検知して、IoTセンサーを活用するとリアルタイムにより詳細な状況を表示できます。

• コストレポート

  

  設備の取得時から、運用中の保守費用、最終的な廃棄にかかる経費まで、全てのコストを一元管理します。保全作業の予算と実コストの差異の原因を明らかにし、将来的にかかる費用の予測精度を向上に活用します。

• データを活用した
  ビルディングメンテナンス

  

  ダウンタイム、使用年数、保全頻度、保全コストなど、システムに蓄積されているデータを活用し、多角的な分析を行うことで、ビルメンテナンス業務の評価を行うことができます。評価と改善を繰り返し、業務の最適化を目指します。