• IoT データは予知保全を可能にし、企業が機器の故障や修理の必要性を示すパターンや傾向を特定することを可能にします。これにより、計画的なダウンタイムと計画外のダウンタイムの両方を削減します。
  • IoT デバイスが提供するリアルタイムデータと監視により、関係者が迅速に情報にアクセスでき、問題の診断と解決が加速され、ダウンタイムをさらに削減します。
  • IoT センサーはオペレーターの行動を監視し、ダウンタイムや品質問題の原因となるエラーを減らすための的を絞ったトレーニングを提供できます。これにより、運用の卓越性を促進し、高コストな生産中断のリスクを低減します。

計画外の生産中断は、多大なコスト損失を引き起こし、大規模なワークフローの混乱につながる可能性があります。モノのインターネット(IoT)は、組織が生産ダウンタイムを削減するためのさまざまな方法を提供します。この技術の利用には時間と費用の投資が必要ですが、その肯定的な成果は通常、その価値があります。

ダウンタイムの影響

製造業におけるダウンタイムは、単一の機械の故障をはるかに超える影響を及ぼします。最初は機器が使用不能になります。しかし、その機器の部品の発注や、技術者が診断して解決策を提案するまでの待ち時間が予想以上にかかると、全体のダウンタイムはさらに悪化する可能性があります。機械の重要度によっては、ダウンタイムのために生産ライン全体の再編成や、工場の一部セクションの一時的な閉鎖が必要になる企業もあります。

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他のシナリオでは、ダウンタイムは生産性に深刻な影響を与え、特定のシフト中に労働力が減少する事態を引き起こす可能性があります。機械故障の影響を受ける緊急の納期に直面している企業は、契約上の義務を果たすのに苦労するかもしれません。

IoT がダウンタイムを削減する方法

IoT データにより、意思決定者はメンテナンスの必要性を正確に予測できます。センサーやデバイスが収集したデータを分析することで、企業は機器がいつ、どのように故障するか、または修理が必要になるかを示すパターンや傾向を特定できます。この予知保全のアプローチは、メンテナンス活動の計画を最適化し、必要な修理や交換を最も適切なタイミングで実施することで、計画されたダウンタイムと計画外のダウンタイムの両方を削減します。機器の故障に迅速に対応することで、メーカーは可用性を最大化し、故障を減らし、資産の活用を最適化できます。

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IoT はまた、内部および外部のチームがリアルタイムデータに迅速にアクセスできるようにし、問題の診断と解決を加速します。接続されたデバイスとリアルタイム監視により、関係者は製造プロセスの状態とパフォーマンスデータをリアルタイムで取得できます。このデータ主導のアプローチは、経営陣が機器の交換に最適な時期を判断したり、生産スケジュールを再調整したり、リソースをより効率的に配分するなど、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。タイムリーで正確な情報があれば、チームは潜在的な問題に迅速に対処でき、問題の診断と解決に要する時間を短縮し、ダウンタイムをさらに削減します。

さらに、IoT センサーは製造環境でのオペレーターの行動を監視できます。オペレーターと機器やプロセスとのやり取りに関するデータを取得することで、企業はダウンタイムや品質問題を引き起こす可能性のある不適切な行動を特定し、修正できます。これには、そのような状況の発生を減らし、オペレーターのスキルを向上させるための的を絞ったトレーニングの提供が含まれます。安全性と運用の卓越性の文化を促進することで、メーカーは人為的ミスによる高コストな生産中断のリスクを軽減できます。