設備保全を改善する

この6ステップガイドでInfor EAMを使いこなしましょう。
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信頼性向上に向けたInfor EAMの設備保全の最適化

ProcessMindを使うと、保全ワークフローを遅らせている見えにくいボトルネックを特定できます。スケジュール調整や調達の遅れを把握し、コスト増加や設備の稼働停止につながる要因を明らかにできます。実際の業務の流れを可視化することで、業務を効率化し、全体の信頼性を高められます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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設備保全の最適化がもたらす事業効果

物理的な資産を適切に管理することは、製造業や工業、施設管理の運営を支える基盤です。Infor EAMには、設備の状態、技術者の作業状況、運用コストに関するデータが蓄積されています。しかし、組織内で作業指示が実際にどのように進むかを把握できなければ、運用コストや不要な人件費が増え、予期しない設備故障のリスクも高まります。設備保全の最適化は、修理を速めるだけではありません。問題が起きてから対応するのではなく、保全をコストではなく価値を生み出す取り組みとして捉え、信頼性の高い予防的な方針へ移行することです。作業の流れに目を向ければ、小さな不具合が深刻な故障に発展する前に、重要な設備へ必要な対応を行えます。

プロセスマイニングで保全のライフサイクルを可視化

プロセスマイニングは、Infor EAMに記録されたタイムスタンプ、ステータス変更、イベントログをもとに、保全業務の実態を示すマップを作成します。静的なスプレッドシートや、先月完了した作業指示の件数を見るだけでなく、各作業指示が発生から完了までにたどった経路を確認できます。再検査のために作業が差し戻されるループ、資材の請求から作業開始までの長い待ち時間、標準作業手順からの逸脱などを可視化できます。こうした透明性により、保全管理者は文書化された手順と大きく異なる場合もある、実際のプロセスを把握できます。表面化していなかった実態を明らかにすることで、経験則ではなく客観的なデータに基づいて判断できます。

保全業務の流れにあるボトルネックを特定

Infor EAMで改善が必要になりやすいのが、計画から実行への移行です。作業指示が部品待ちのまま数日間止まっていても、従来のレポートでは、どの仕入先や社内物流の工程が遅延の原因なのか分からないことがあります。プロセスマイニングを使えば、こうしたボトルネックを正確に特定できます。遅延の主因が技術作業ではなく、技術検査の事務負担や、複雑な費用精算の手続きにあると分かる場合もあります。こうした停滞要因を明らかにすれば、リソースの再配分、承認ワークフローの見直し、仕入先との契約再交渉を通じて、保全作業のサイクルタイムを短縮できます。遅延を減らすことで設備の稼働時間が延び、熟練した人材をより効率的に配置できます。

データに基づく信頼性とコンプライアンスの向上

設備保全を最適化する最終的な目標は、安全や業界規制へのコンプライアンスを確保しながら、設備の稼働率を高めることです。保全作業指示のサイクルタイムを短縮すれば、設備の停止時間が減り、業績にも直接よい影響を与えます。また、プロセスマイニングはコンプライアンスに役立つ監査証跡を自動で作成します。技術検査、品質管理テスト、安全確認がすべて正しい順序で、定められた期間内に実施されたことを確認できます。詳細な記録はリスクの低減や監査への備えに役立ち、Infor EAMの保全記録が現場で行われた作業を正確に反映するようにします。

継続可能な保全方針の構築

データに基づくアプローチへ移行すると、保全チームは緊急対応に追われる状態から、継続的な改善に取り組む体制へと変わります。Infor EAMのデータ分析から得られたインサイトをもとに、リソースのスケジュールを見直し、予備部品の在庫を最適化し、予知保全の導入に近づけることができます。改善への第一歩は、現状を深く理解することです。作業指示のライフサイクルに潜むパターンや非効率を把握すれば、信頼性、安全性、コスト管理を長期的に高めるための改善を少しずつ進められます。設備保全にプロセスマイニングを取り入れることで、組織の競争力を保ち、事業の需要に応えられるインフラを維持できます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

Infor EAMで未完了の作業指示が積み上がると、設備の劣化や安全リスクの増大につながります。保全チームが依頼に対応しきれないと、重要な設備が故障し、高額な緊急修理や業務停止を招くおそれがあります。

部品の請求プロセスとスケジュール調整が連携していないため、技術者が必要な予備部品を数日間待つことがあります。修理にかかる平均時間が延び、設備が必要以上に長く生産から外れる原因になります。

予防保全ではなく緊急修理に頼ると、コストが予測しにくくなり、運用も不安定になります。緊急対応が続くと、保全部門はリソースの使用計画を立てにくくなり、残業費の増加や設備の信頼性低下につながります。

依頼を受けてから初回検査を終えるまでに時間がかかり、大きなボトルネックになることがあります。評価が遅れると、計画や見積もりの工程全体が遅れ、修理の開始が後ろ倒しになり、設備の二次損傷のリスクも高まります。

技術作業が終わってから、システム上で作業指示が正式に完了するまでに時間がかかることがよくあります。この事務処理の遅れは、パフォーマンス指標を実態と異なるものにし、費用精算を遅らせ、リアルタイムのリソース状況の把握を難しくします。

技術者の稼働可能時間と計画された保全作業が合わないと、人員の稼働が低下したり、残業が増えたりします。リソースの予定と実際の作業状況を把握できなければ、保全の生産性は向上しません。

修理後まもなく設備の再保全が必要になる場合、作業品質が不十分か、検査が完了していない可能性があります。やり直しはリソースを消費し、保全コストを増やすとともに、設備群の信頼性に対する信頼を損ないます。

優先度の高い設備でサービスレベル目標を達成できないと、生産や安全に深刻な影響が及ぶおそれがあります。保全の優先順位が適切に管理されていないと、重要な修理が優先度の低い事務作業によって遅れることがあります。

見積もりと実績のコストや作業時間に大きな差があると、保全作業の予算を正確に立てられません。大幅な差異は、計画が誤った前提や古い技術データに基づいている可能性を示します。

特に高額な修理では、財務部門や管理者の承認待ちで保全作業指示が滞ることがあります。こうした遅延によって重要な設備の停止時間が延び、スケジュールの連鎖的な混乱につながるおそれがあります。

技術者が実作業と事務作業にそれぞれどれだけ時間を費やしているか、詳細なデータがなければ、要員の生産性を高めるのは困難です。資材の取り扱いや記録の更新に時間をかけすぎていないか、管理者が把握できないこともあります。

技術的な詳細や最終確認の記録が不足した保全記録は、コンプライアンス上のリスクを招き、将来のトラブル対応を難しくします。過去の修理履歴が不完全だと、エンジニアは解決策を一から考える必要があり、修理時間が延びます。

一般的な目標

成功の基準を定義

保全作業の滞留を解消すれば、小さな問題が深刻な故障に発展する前に、設備へ必要な対応を行えます。未完了の作業指示を減らすことで、現場の安全性が高まり、将来の予算を圧迫する繰り越し保全コストの蓄積も防げます。作業処理量に目を向けることで、施設の運用を安定させ、設備の長期的な健全性を守れます。

ProcessMindはInfor EAM内の作業指示の滞留期間を分析し、どの工程で作業が止まっているかを特定します。依頼から実行までの流れを可視化することで、管理者はボトルネックとなっている工程にリソースを再配分できます。保全業務の対応力を高めながら、滞留を最大30%削減できます。

事後対応型から予防型の保全へ移行することは、設備の稼働時間を最大化し、寿命を延ばすうえで欠かせません。計画保全の比率を高めると、緊急修理による混乱が減り、リソース計画を立てやすくなり、全体的な支出も抑えられます。こうした移行は、運用の安定性向上と緊急対応コストの削減に直結します。

このプラットフォームは、是正保全と予防保全の作業指示の割合をリアルタイムで追跡します。緊急修理が頻発する設備を特定し、Infor EAMの保全スケジュールを予防対応中心に調整できます。計画保全の対象範囲を広げることで、計画外の停止時間を20%削減することを目指せます。

予備部品が手元にないと技術作業が滞り、人員の待機や設備の停止時間の増加につながります。資材の請求から部品の納品までの時間を短縮すれば、技術者は現場に到着してすぐに作業指示へ着手できます。在庫管理と保全業務の連携は、要員の生産性を高める重要な要素です。

ProcessMindは、資材の請求と作業指示の進捗の関係を可視化し、調達の遅延箇所を特定します。保全チームと在庫管理チームの引き継ぎを見直すことで、部品の待ち時間を25%以上削減し、技術者の作業予定に合わせて資材を準備できます。

熟練した人材を効率よく配置することは、プラントや施設の作業処理量を高く保つうえで重要です。移動時間、事務作業、待機時間を減らし、技術者が実際の修理作業により多くの時間を使えるようにします。人員を増やさずに作業完了件数を増やせます。

プロセスマイニングを使うと、保全ライフサイクルの各段階に実際どれだけ時間がかかっているかを可視化できます。価値を生まないのに多くの作業時間を要するアクティビティを特定し、Infor EAM内のシフトや担当を見直すことで、全体の生産的な作業時間を最大15%増やせます。

重要度の高い設備でサービスレベル合意を守ることは、業務の継続と安全のために欠かせません。高い達成率を維持すれば、重要な設備を定められた期間内に保全でき、生産目標の達成や厳しい規制要件への対応につながります。リスクの高い対象から優先して管理できます。

ProcessMindは、すべての保全作業指示についてSLAの節目を自動で監視します。目標未達のおそれがある作業指示にフラグを付けることで、管理者が先回りして対応できます。最も重要な設備カテゴリーで95%を超える達成率を目指せます。

正確な財務報告と最新の設備履歴を保つには、作業指示を速やかに事務処理上も完了させる必要があります。完了が遅れると、保全予算の実態が見えにくくなり、信頼性エンジニアリングに必要な技術データも記録されないおそれがあります。完了処理を速めることで、保全システムのデータ精度が向上します。

このソリューションは、Infor EAMで承認と費用精算の各段階にあるボトルネックを特定します。重複する承認手順をなくし、手作業でのデータ入力を減らすことで、技術作業の完了から事務処理上の最終完了までの時間を40%短縮できます。

迅速な検査は、対応力の高い保全体制の基盤です。報告された故障の評価にかかる時間を短縮すれば、計画や調達を早め、問題の検知後すぐに修理を始められます。小さな故障が重大な問題に発展するのを防ぐうえで、迅速な対応が重要です。

プロセスマイニングは、保全依頼から技術検査の完了までにかかる時間を追跡します。情報不足やスケジュールの競合によって検査が遅れるパターンを明らかにし、検査のリードタイムを大幅に短縮して、全体の対応時間を改善できます。

最初から正しく作業を行うことは、リソースの効率と設備の信頼性を保つうえで欠かせません。やり直しの多さは、技術者の訓練、部品の品質、技術指示の明確さに課題があることを示します。いずれもコスト増加や設備停止時間の延長につながります。やり直しを減らすことで、設備全体の信頼性が高まります。

ProcessMindは、作業指示の完了後まもなく再保全が必要になった設備を特定し、やり直しのループを検出します。このインサイトをもとに、管理者は技術作業の工程にある根本原因に対処できます。再発する故障を50%削減し、保全作業の品質を高めることを目指せます。

正確なコスト見積もりは、予算の適正な管理と長期的な財務計画に欠かせません。実際のコストが見積もりを頻繁に上回ると、資金不足につながるだけでなく、保全計画や調達の段階に非効率な点がある可能性も示されます。見積もりと実績を適切に合わせることで、保全費用を年間予算の範囲内に収めやすくなります。

数千件の作業指示書について計画コストと実績コストを比較すると、コストの差が大きい資産カテゴリや保全の種類を特定できます。このデータをもとにInfor EAMの見積もりモデルを改善すれば、データに基づく計画によって予算の乖離を最大20%抑えられます。

手作業や複雑な承認経路が原因で、重要な保全作業が不必要に遅れることがあります。ワークフローを迅速化すれば、特に優先度の高い作業や安全に関わる作業で、必要なリソースをすぐに手配できます。こうした作業は、事務手続きの完了を待てない場合があります。承認を効率化すると、修理開始までの時間が短縮され、工場の安全性向上にもつながります。

ProcessMindは承認プロセスの各段階を可視化し、作業依頼が滞留している担当者や部門を特定します。デジタルワークフローを見直すことで、承認段階にかかる時間を合計で35%短縮し、技術作業の開始を早めるとともに、計画担当チームの待機時間を減らせます。

保全作業の詳細な文書化は、規制当局の監査や資産のライフサイクル管理に必要です。技術記録の欠落やデータ項目の入力漏れは、コンプライアンス違反による罰則につながるほか、根本原因の分析に必要な過去の情報が失われるおそれがあります。記録を一貫して残すことで、長期的なエンジニアリング上の判断を支えられます。

分析エンジンは、作業指示書を完了する時点で、必要な文書がそろっているか、その品質に問題がないかを確認します。不完全な記録が多い技術者や部門を特定すれば、管理者は対象を絞った研修やプロセス上のルールを設け、Infor EAMでデータのコンプライアンスを100%確保できます。

資産の稼働率を重視する保全部門にとって、平均修理時間の短縮は主要な目標です。修理が早く終われば、生産ラインの停止時間を減らし、予期しない設備故障にも迅速に対応できます。こうした改善は、組織全体の設備総合効率の向上に直結します。

ProcessMindは、修理の開始から技術的な完了確認まで、修理サイクルを個別の段階に分けて可視化します。作業中に時間がかかっているアクティビティを特定し、対象を絞ってプロセスを改善することで、平均修理時間を15~20%短縮できます。

資産保全を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Infor EAMの保全作業指示書と資産記録に対応した標準Excelテンプレートを利用できます。

重要な理由

保全データをプロセスマイニングの要件に合わせ、データマッピングや準備にかかる時間を短縮します。

期待される結果

保全データにすぐ使えるテンプレート。

保全業務のインサイト

設備保全ライフサイクルの全体像を可視化

ProcessMindは実際の保全ワークフローをマッピングし、Infor EAMで作業指示がどのように進むかを明らかにします。部品の発注や作業員のスケジュール調整におけるボトルネックを、明確に把握できます。
  • 作業指示プロセスの全体像をマッピング
  • 部品調達のボトルネックを特定
  • 技術者のスケジュール調整における非効率を発見
  • 保全拠点ごとのパフォーマンスを比較
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

実証された成果

資産保全のパフォーマンスを改善

Infor EAMの保全作業指示書にプロセスマイニングを適用している組織では、見えにくかった非効率な点が継続的に明らかになり、サイクルタイムの短縮や設備の信頼性向上につながっています。これらの指標は、データに基づくプロセス改善によって一般的に得られる業務上の効果を示しています。

0 %
修理サイクルタイムの短縮

平均修理時間の短縮

保全依頼から最終完了までの流れを効率化すると、設備の停止時間を減らし、業務全体の稼働率を高められます。

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予防保全への移行

予防保全作業の割合を増加

予防保全のスケジュールにあるボトルネックを特定すれば、組織はコストのかかる事後保全から、より安定した計画保全へ移行できます。

0 %
労働時間の稼働率向上

付加価値を生む修理作業時間の増加

事務作業や待機時間を減らすことで、技術者が文書作成ではなく技術的な修理により多くの時間を充てられます。

0 %
重要資産のコンプライアンス

SLA達成率の向上

対象を絞ったプロセス改善により、重要度の高い資産を優先して対応し、厳格なサービスレベル合意と安全目標の達成を支援します。

0 days
部品調達の迅速化

資材のリードタイム短縮

資材の要求から作業開始までの遅れをなくすことで、必要な予備部品や消耗品を待つ技術者の時間を減らせます。

0 %
保全の手戻りを削減

修理の繰り返しを削減

手戻りの繰り返しを分析すると、技術スキルの不足などの根本原因を特定でき、初回で正しく作業を完了しやすくなります。

結果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな保全業務への導入で確認された一般的な改善幅です。

推奨データ

まずは重要なデータ項目から始めることで、すぐに分析結果を得られます。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

保全作業指示書を一意に識別するIDです。

重要な理由

プロセスの流れを再構築し、各保全案件を一意に識別するための基本キーです。

保全のライフサイクルで発生する具体的な作業段階またはステータス変更です。

重要な理由

プロセスマップのノードを定義し、各段階で何が起きたかを把握するために必要です。

アクティビティが発生した日時です。

重要な理由

時間に基づく分析や順序付けに必要な時間情報を提供します。

作業指示書を予防保全、是正保全、予知保全に分類します。

重要な理由

保全の種類別分布ダッシュボードと、信頼性向上の方針を分析するうえで重要です。

保全対象となる設備または資産を一意に識別するコードです。

重要な理由

プロセスのパフォーマンスと物理的な設備を関連付けるために必要です。

作業を担当する保全部門または作業班です。

重要な理由

リソース計画や部門別のパフォーマンス分析に役立ちます。

作業を実施する担当者またはリソースです。

重要な理由

労働生産性とスケジュールのダッシュボード分析に利用できます。

保全作業指示に設定された緊急度です。

重要な理由

緊急作業が適切に対応されているかを確認するうえで重要です。

作業指示の計画予算です。

重要な理由

見積コストと実際のコストを比較する分析ダッシュボードに利用できます。

労務費、材料費、サービス費の最終合計です。

重要な理由

財務精算と効率分析の主要指標です。

作業指示の完了期限です。

重要な理由

重要設備のSLAパフォーマンスダッシュボードに必要です。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

保全の依頼がシステムに最初に登録されたことを示します。サービス窓口やコールセンターの画面から登録される場合が多くあります。Infor EAMでは、通常、CallまたはRequestエンティティにレコードが作成され、その後、正式な作業指示書に変換されます。

重要な理由

保全未処理作業の増加率と解決までの合計時間を計算する際の起点になります。保全部門に寄せられる実際の需要を把握するうえで欠かせません。

依頼から変換された場合、または直接作成された場合の、作業指示書オブジェクトの正式な作成を示します。このイベントを起点に、保全案件のコスト、リソース、ステータス履歴を追跡します。

重要な理由

未処理作業と処理量のモニタリングにおける、主要な案件作成イベントです。依頼段階と実際の保全管理ワークフローを区別できます。

資産に対する実作業の開始を示します。通常、最初の労働時間の記録時刻、またはモバイル端末での特定のステータス更新から判断します。

重要な理由

資材要求のリードタイムと技術者の稼働効率を計算するうえで重要です。「Scheduled」の時間と「Working」の時間を区別できます。

技術者が記録した労働時間を通じて、保全作業の実施状況を記録します。1つの作業指示書に対して、このアクティビティが複数回発生する場合があります。

重要な理由

技術者の稼働効率に関する重要業績評価指標(KPI)と労働時間の見積もり精度の分析に使われます。完了に至らないまま頻繁に発生する場合、修理が難航している可能性があります。

保全作業の技術的な完了を示します。資産は再び稼働できる状態になりますが、財務や事務の作業が残っている場合があります。

重要な理由

重要資産のSLAパフォーマンスを測定する際の終点です。「作業完了」と「書類作業完了」を区別できます。

作業指示書をアーカイブし、それ以降のコスト計上を停止する最後の事務手続きです。これにより案件のライフサイクルが終了します。

重要な理由

事務的なクローズの効率性を測定する際の終点です。データを整理し、未処理のまま残る作業指示書を防ぐうえで欠かせません。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、Infor EAMのトランザクションログに専用のアルゴリズムを適用し、保全作業指示書の流れを最初から最後まで可視化します。依頼の作成から完了まで、実際にたどった経路を明らかにし、実際の業務で遅延や想定外の経路が生じている箇所を特定します。

通常、EVTやACTなどの作業指示書テーブルやアクティビティテーブルから、標準のデータベースコネクタまたはAPI呼び出しを使ってデータを抽出します。プロセスモデルを作成するには、ステータスの変更、タイムスタンプ、リソースの割り当てを記録したイベントログをエクスポートする必要があります。

部品待ちや管理者の承認待ちなど、作業指示書が滞留する段階を特定することで、遅延の根本原因に対処できます。ボトルネックを可視化すれば、承認ワークフローや資材要求のサイクルを対象を絞って見直し、作業を滞りなく進められます。

初回のデータ抽出を設定すると、通常2~4週間で最初のプロセスマップを作成できます。期間は、Infor EAMの設定の複雑さや、過去の作業指示書データを利用できるかどうかによって異なります。

最低限必要なのは、一意の作業指示書ID、各ステータス変更のタイムスタンプ、アクティビティの説明です。設備の種類、部門、技術者IDなどの項目を追加すると、より細かく絞り込み、チームのパフォーマンスを詳しく分析できます。

プロセスマイニングでは、作業指示書の種類を使って保全の方針を自動で分類し、比較します。予防保全が緊急修理より遅れる理由を分析し、スケジュールのバランスを改善する方法を見つけられます。

作業指示書の割り当てから実際の作業開始までの空白を明らかにし、作業が行われていない時間や事務作業にかかる時間を把握できます。この情報をもとに管理者が人員配置を見直すことで、技術者が実際の保全作業に充てる時間を増やせます。

利用開始にあたって、現在のプロセスを変更する必要はありません。ただし、分析によってデータ入力にばらつきがある箇所が見つかることがあります。チームによるステータス更新や完了記録の方法を改善すると、今後のプロセスマイニングで得られるインサイトの精度と価値が大きく高まります。

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