信頼性向上のためにInfor EAMで設備保全を最適化する
当社のプラットフォームは、メンテナンスワークフローを遅らせる隠れたボトルネックを明らかにするのに役立ちます。スケジューリングや調達における遅延を特定でき、それらがコスト増加や資産のダウンタイムにつながることがよくあります。実際の作業の流れを可視化することで、業務を合理化し、全体的な信頼性を向上させることができます。
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設備保全の最適化がもたらすビジネスインパクト
製造業や設備管理において、物理的資産の効率的な管理は事業継続の要です。Infor EAMを活用している企業は、機器の稼働状況や作業員のパフォーマンス、運用コストに関する膨大なデータを保有しています。しかし、ワークオーダー（作業指示）が組織内で実際にどのように流れているかを可視化できなければ、コストの増大や不要な人件費の発生、そして予期せぬ設備故障のリスクを抱えることになります。設備保全の最適化とは、単に修理を早めることではありません。場当たり的な対応から脱却し、保全を「コストセンター」ではなく「価値を創出する戦略」へと転換することです。業務フローを最適化することで、軽微な不具合が致命的な故障につながる前に、重要な資産へ適切なリソースを投入できるようになります。
プロセスマイニングによる保全ライフサイクルの可視化
プロセスマイニングは、Infor EAMに蓄積されたタイムスタンプやステータス変更、イベントログを活用し、保全業務の現状をリアルタイムなマップとして描き出します。静的なスプレッドシートや、単なる「先月の完了件数」といった数字を追うのではなく、各ワークオーダーが開始から完了まで辿った「実際の経路」を把握できます。再検査による手戻り、資材依頼から作業開始までの長期的な停滞、標準作業手順からの逸脱など、現場の真実が浮き彫りになります。この透明性により、保全マネージャーはマニュアル上の手順とは異なる「現実のプロセス」を特定し、経験則ではなく客観的なデータに基づいて意思決定を行うことが可能になります。
保全フローにおけるボトルネックの特定
Infor EAMの運用において、最も改善の余地があるのは「計画から実行への移行」フェーズです。ワークオーダーが数日間「部品待ち」ステータスのまま停滞していても、従来のレポートではどのサプライヤーや社内物流のステップが遅延の原因かを特定するのは困難でした。プロセスマイニングは、こうしたボトルネックをピンポイントで特定します。遅延の原因が技術的な作業そのものではなく、検査に伴う事務負担や、精算プロセスの複雑さにあることが判明する場合も少なくありません。こうした摩擦点を解消することで、リソースの再配分や承認ワークフローの簡素化が可能になり、保全サイクル全体の短縮、ひいては設備の稼働率向上と労務コストの最適化を直接的に実現します。
データによる信頼性とコンプライアンスの向上
設備保全の最終目標は、安全規制や業界基準を遵守しながら設備の可用性を最大化することです。保全ワークオーダーのサイクルタイムを短縮すれば、設備がオフラインになる時間を直接的に削減でき、収益に貢献します。さらに、プロセスマイニングは自動的に監査証跡を生成するため、コンプライアンス対応においても極めて有効です。技術検査や品質管理、安全承認が正しい順序で、規定の時間内に行われたことを正確に証明できます。この詳細な記録はリスクを軽減し、監査対応を円滑にするだけでなく、Infor EAM上のデータが現場の実態を正しく反映していることを保証します。
持続可能な保全戦略の構築
データ駆動型のアプローチに移行することで、保全チームは「火消し」のような事後対応から解放され、継続的な改善サイクルを回せるようになります。Infor EAMの分析から得られた知見を活用すれば、リソーススケジュールの精緻化や予備部品在庫の最適化が進み、予兆保全モデルの構築にも近づけます。卓越した保全体制への道のりは、現在の姿を深く理解することから始まります。ワークオーダーのライフサイクルにおけるパターンと非効率性を把握すれば、信頼性、安全性、コスト管理のすべてにおいて長期的な成果をもたらす改善が可能になります。設備保全にプロセスマイニングを取り入れることは、企業の競争力を維持し、インフラが常にビジネスの要求に応えられる状態を築くための鍵となります。
資産メンテナンスのための6つの改善パス
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その重要性
保全データをプロセスマイニングの要件に適合させ、データマッピングや準備にかかる時間を短縮します。
期待される成果
メンテナンスデータ用のすぐに使えるテンプレートです。
貴社のメンテナンスに関する洞察
資産メンテナンスライフサイクル全体を可視化
- エンドツーエンドの作業指示プロセスをマップする
- 部品調達におけるボトルネックを特定する
- 技術者スケジューリングの非効率性を発見する
- メンテナンスサイト間のパフォーマンスを比較する
実証済みの成果
設備保全パフォーマンスの最適化
Infor EAM内の保全ワークオーダーにプロセスマイニングを活用している組織は、隠れた非効率性を継続的に発見し、サイクルタイムの短縮と設備信頼性の向上を実現しています。これらの指標は、データ駆動型のプロセス最適化によって得られる典型的な成果を示しています。
平均修理時間の短縮
メンテナンスリクエストから最終クローズまでの経路を合理化することで、設備のダウンタイムを最小限に抑え、全体的な稼働率を向上させます。
予防保全作業比率の増加
PMスケジューリングにおけるボトルネックを特定することは、組織が高コストな事後修理から、より安定した計画保全モデルへと移行するのに役立ちます。
付加価値のある作業時間の増加
事務処理のオーバーヘッドと待機期間を削減することで、技術者はドキュメント作成よりも技術的な修理作業により多くの時間を費やすことができます。
SLA達成の改善
対象を絞ったプロセス改善は、厳格なサービスレベル契約と安全目標を達成するために、高重要度資産が優先的に対応されることを保証します。
資材リードタイムの短縮
資材請求から作業開始までの遅延をなくすことで、技術者が必要なスペアパーツや資材を待つことを防ぎます。
繰り返し修理サイクルの削減
手戻りループを分析することで、技術スキルのギャップなどの根本原因を特定し、より一貫した初回正着の実行につながります。
結果は、プロセスの複雑さとデータ品質によって異なります。これらの数値は、さまざまなメンテナンスの実装で観察される典型的な改善を示しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、Infor EAM内のトランザクションログに特殊なアルゴリズムを適用し、メンテナンス作業指示のエンドツーエンドのフローを可視化します。これにより、作成からクローズまでの各リクエストの実際の経路が明らかになり、現実世界の業務で遅延や逸脱が発生している場所を特定できます。
データは通常、標準的なデータベースコネクタやAPIコールを使用して、EVTやACTなどのコアとなるワークオーダーおよびアクティビティテーブルから抽出されます。プロセスモデルを構築するには、ステータス変更、タイムスタンプ、リソース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。
作業指示が停滞する特定の段階（部品待ちやマネージャー承認待ちなど）を特定することで、遅延の根本原因に対処できます。これらのボトルネックを可視化することで、承認ワークフローや資材請求サイクルに的を絞った変更を実装し、タスクの進行を維持できます。
最初のデータ抽出設定が完了した後、通常2〜4週間で最初のプロセスマップを生成できます。この期間は、Infor EAMの設定の複雑さや、過去のワークオーダーデータの蓄積状況によって異なります。
最低限必要なものは、一意の作業指示書識別子、各ステータス変更のタイムスタンプ、および活動説明です。設備タイプ、部門、技術者IDなどのディメンションを追加することで、より深いフィルタリングとチームパフォーマンスのよりきめ細かな分析が可能になります。
プロセスマイニングでは、ワークオーダーのタイプ項目を使用して、異なる保全戦略を自動的に分類・比較します。例えば、なぜ予防保全タスクが緊急修理に比べて遅延しがちなのかを分析し、スケジュールのバランスを最適化する機会を特定できます。
この分析は、作業指示書の割り当てと実際の実行の間のギャップを明らかにし、非活動期間や管理上のオーバーヘッドを浮き彫りにします。この可視性により、管理者は労働力をより効果的に再スケジュールし、技術者が実際のメンテナンス作業により多くの時間を費やすことを確実にします。
開始するために現在のプロセスを変更する必要はありませんが、分析によってデータ入力が一貫していない箇所が明らかになることがよくあります。チームがステータス更新と完了をどのように記録するかを改善することで、将来のプロセスマイニングの洞察の正確性と価値が大幅に向上します。
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