製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業では生産設備の故障やメンテナンス作業で生産が停止するダウンタイムは大きなコストになります。
ダウンタイムをなくしたいと思う工場は多いのではないでしょうか。
しかし、従来の設備保守ではすでに故障している部品を見つけるのが難しく、予期せぬ停止が頻繁に起きていました。
そんな折、注目を集めているのが「プレディクティブメンテナンス」です。
プレディクティブメンテナンスとは、センサーなどから蓄積される設備の動作データをAIなどを駆使して分析し、潜在的な故障の兆候を予測するメンテナンスです。
例えば、回転partの加速度の変化から不整な振動が検出されたり、油圧の変化から部品の磨耗が予測できると言われています。
このデータから分析ソフトウェアが設備の状態をモニタリングし、潜在的な問題を特定します。
そして、適切なタイミングでメンテナンスを行えば、将来的な大規模な故障や生産停止を予防できるのです。
プレディクティブメンテナンスを導入した工場では、設備の正常な動作時間が約20%延長されているそうです。
メンテナンスコストは削減される反面、生産性と品質は向上すると報告されています。
データ分析には IoTセンサーやクラウドを活用したサービスが普及しています。
導入コストは少額ながら、長期的に見て設備保守コスト全体を下げられるでしょう。
製造業ではプレディクティブメンテナンス導入がダウンタイム軽減と生産性向上に役立つ有力な選択肢になりつつあるのです。
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。