設備保全を改善

この6ステップガイドでInfor EAMを使いこなします。
設備保全を改善
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信頼性向上に向けてInfor EAMの資産保全を最適化

このプラットフォームでは、保全ワークフローの進行を遅らせる、見えにくいボトルネックを明らかにできます。スケジューリングや調達の遅延を特定し、コスト増加や設備の停止につながる原因を把握できます。実際の作業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。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

資産保全を最適化することによる業務への効果

物理資産を適切に管理することは、製造業、工業、施設管理など、あらゆる事業運営の基盤です。Infor EAMを利用している場合、設備の状態、技術者のパフォーマンス、運用コストに関する豊富なデータが蓄積されています。しかし、作業指示書が組織内で実際にどのように処理されているかを把握できなければ、運用コストの増加、不要な人件費、予期しない設備故障のリスクにつながります。資産保全の最適化は、単に修理を早めることではありません。保全をコストセンターではなく価値を生み出す業務と捉え、場当たり的な対応から、先を見据えた信頼性の高い戦略へ移行することです。作業の流れに注目することで、軽微な問題が重大な故障に発展する前に、重要な資産へ必要な対応を行えるようになります。

プロセスマイニングで保全ライフサイクルを可視化する

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、ステータス変更、イベントログを、保全業務の実態を示す動的なマップに変換します。静的なスプレッドシートや、先月何件の作業指示書をクローズしたかという単純な集計を見るだけでなく、各作業指示書が開始から完了まで実際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、資材要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も可視化できます。これにより、保全管理者は、文書化された手順とは大きく異なることも多い実際のプロセスを把握できます。見えにくかった実態を明らかにすることで、経験や印象ではなく、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する

Infor EAMで改善余地が生じやすいのは、計画から実行への移行です。作業指示書が数日間「部品待ち」のステータスに留まっていても、従来のレポートでは、どのサプライヤーや社内物流の工程が遅延を引き起こしているのか分からない場合があります。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。主な遅延の原因が技術作業そのものではなく、技術検査に伴う事務処理や、財務決済プロセスの複雑さであることもあります。こうした滞留箇所を明らかにすることで、リソースの再配分、承認ワークフローの効率化、サプライヤー契約の見直しを行い、保全業務全体のサイクルタイムを短縮できます。遅延を減らすことは、資産の稼働率向上と、熟練作業者のより効率的な配置に直結します。

データを通じて信頼性とコンプライアンスを高める

資産保全を最適化する最終的な目的は、資産の可用性を高めながら、安全規制や業界規制への完全な準拠を確保することです。保全作業指示書のサイクルタイムを短縮すれば、資産が停止している時間を直接減らせるため、収益にも影響します。さらに、プロセスマイニングは、コンプライアンス対応に役立つ自動監査証跡を提供します。技術検査、品質管理試験、安全上の承認が、正しい順序で、必要な期間内に実施されたことを証明できます。この詳細な記録により、リスクを抑え、監査に備え、Infor EAMの保全記録が現場で実施された作業を正確に反映していることを確認できます。

持続可能な保全戦略を構築する

データに基づくアプローチへ移行すると、保全チームは目の前の問題への対応から、継続的な改善を進める戦略へ移行できます。Infor EAMのデータ分析から得た情報を使い、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、予知保全モデルに近づけます。改善への第一歩は、現在の状態を深く理解することです。作業指示書のライフサイクルにあるパターンや非効率を把握できれば、信頼性、安全性、コスト管理の長期的な向上につながる段階的な変更を始められます。資産保全にプロセスマイニングを取り入れることで、組織の競争力を維持し、設備を常に事業の要求に応えられる状態に保てます。

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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書が積み上がると、設備の劣化や安全リスクの増大につながります。保全チームが依頼量に対応しきれない場合、重要な資産が故障し、高額な緊急修理や業務停止が発生するおそれがあります。

部品の要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。この遅延により平均修理時間が長くなり、資産が必要以上に長く生産から離れることになります。

予防保全ではなく緊急修理に頼ると、費用が予測しにくくなり、業務運用も不安定になります。この事後対応の繰り返しにより、保全部門はリソースを効果的に計画できず、残業費用の増加や資産の信頼性低下を招きます。

依頼を受けてから初回検査を完了するまでの時間が、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、計画と見積もりの工程全体が後ろ倒しになり、実際の修理も遅れ、設備の二次損傷リスクが高まります。

システム上で作業指示書が正式にクローズされるよりもかなり前に、技術作業が完了してい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歪め、費用精算を遅らせ、リアルタイムのリソース可用性を把握しにくくします。

技術者の稼働可能時間と計画された保全作業が合っていないと、労務が十分に使われないか、残業が過度に増加します。リソースの計画と実際の作業実行を明確に比較できなければ、保全の生産性は伸びません。

修理直後に資産の再保全が必要になる場合、作業品質が低いか、検査が不十分である可能性があります。手戻りはリソースを消費し、保全費用の総額を増やし、資産ポートフォリオの信頼性に対する信頼を損ないます。

優先度の高い設備に対する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。保全の優先順位が厳格に管理されていない場合、重要な修理が優先度の低い管理業務によって遅れることが少なくありません。

見積もりコストや工数と実績との間に大きな差があると、保全作業を正確に予算化できません。大幅な差異は、計画プロセス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。

保全の作業指示は、特に高額な修理の場合、財務部門や管理者の承認を待つ間に滞留しがちです。こうした遅延により、重要な資産が必要以上に停止し、スケジュール上の問題が連鎖的に発生するおそれがあります。

技術者が実作業と管理業務にそれぞれどれだけ時間を費やしているかを詳細なデータで把握できなければ、要員の生産性を高めることは困難です。管理者は、チームが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を確認できないことが少なくありません。

技術的な詳細や最終承認が記録されていない保全記録は、コンプライアンス上のリスクを生み、将来のトラブルシューティングを妨げます。過去の修理履歴が完全でないと、エンジニアは解決策を一から検討することになり、修理時間が長くなります。

一般的な目標

成功の状態を定義

保全バックログを解消すると、軽微な問題が重大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、運用上の安全性が高まり、将来の予算を圧迫する繰延保全コストの蓄積も防げます。処理量を高めることで、施設の安定稼働を支え、長期的な資産の健全性を守れます。

ProcessMindは、Infor EAM内の作業指示の経過時間を分析し、チケットがどこで滞留し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、管理者は特定のボトルネック段階へリソースを再配分できます。その結果、バックログを最大30%削減し、より迅速に対応できる保全業務を実現できます。

事後保全から予防保全へ移行することは、資産の稼働率を最大化し、設備のライフサイクルを延ばすうえで欠かせません。計画済みの作業比率を高めると、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るとともに、総コストも抑えられます。この移行は、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。

ProcessMindは、是正保全と予防保全の作業指示の比率をリアルタイムで追跡します。緊急修理が頻発する資産を特定し、Infor EAMの保全スケジュールを調整して予防対応を優先することで、計画保全のカバレッジを高め、計画外停止を20%削減できます。

予備部品が用意されていないと、技術作業が滞り、待機工数と設備停止時間が増加します。資材要求から部品納入までの時間を短縮すれば、技術者は現場に到着した時点ですぐに作業指示を完了できます。在庫と保全を連携させることは、要員の生産性を高める重要な要因です。

ProcessMindは、資材要求と作業指示の進捗との関係をマッピングし、調達の遅延箇所を特定します。保全チームと在庫チーム間の引き継ぎを効率化することで、部品の待ち時間を25%以上短縮し、技術者の予定に合わせて資材を準備できます。

工場や施設で高い処理量を維持するには、熟練した要員を効率的に配置することが欠かせません。利用率の最適化では、移動時間、管理業務の負担、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。利用率が高まれば、要員を増やさずに作業完了率を向上できます。

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に費やされた時間を可視化できます。価値を生まないまま過剰な工数を消費してい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、組織全体の生産的な労働時間を最大15%増やせます。

重要度の高い資産についてサービスレベル合意書を遵守することは、業務の継続性と安全を守るうえで欠かせません。高い遵守率を維持すれば、最も重要な設備を定められた時間内に保全でき、生産目標を守り、厳格な規制要件にも対応できます。最も大きなリスクを常に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のマイルストーンを自動監視します。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、監督者が先回りして対応でき、最重要設備のカテゴリーで95%を超えるコンプライアンス達成を支援します。

財務報告と最新の資産履歴を正確に保つには、作業指示を速やかに管理上完了させる必要があります。完了処理が遅れると、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重要な技術データも記録できません。迅速な完了処理により、保全システム全体のデータ整合性が高まります。

ProcessMindは、Infor EAM内の承認と財務精算の段階にあるボトルネックを特定します。重複した承認手順をなくし、手作業によるデータ入力を減らすことで、技術作業の完了から管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、迅速に対応できる保全プログラムの基盤です。報告された故障の評価にかかる時間を短縮すれば、計画と調達を早め、問題の検知後すぐに修理を開始できます。軽微な故障が重大な故障に発展するのを防ぐには、このスピードが欠かせません。

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の時間を追跡します。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、リソース効率と資産の信頼性を高めるうえで欠かせません。手戻り率が高い場合、技術者の訓練、部品の品質、技術指示の明確さに問題がある可能性があり、コスト増加と設備停止時間の延長につながります。手戻りを減らすことで、資産全体の信頼性が直接向上します。

ProcessMindは、作業指示の完了後すぐに再度保全が必要となる資産を特定し、手戻りのループを検出します。この情報をもとに技術作業段階の根本原因へ対応し、再発故障を50%削減するとともに、保全対応の品質を高められます。

正確なコスト見積もりは、予算の整合性と長期的な財務計画に欠かせません。実績コストが見積もりを頻繁に上回る場合、資金不足が生じ、保全の計画や調達に非効率がある可能性を示します。見積もりと実績を一致させることで、保全を年間予算の制約内に収めやすくなります。

数千件の作業指示について計画コストと実績コストを比較し、コスト差異の大きい資産カテゴリーや保全タイプを特定します。このデータを使ってInfor EAMの見積もりモデルを精緻化し、データに基づく計画によって予算差異を最大20%削減できます。

手作業や複雑な承認経路によって、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、特に優先度が高く、安全に関わるため管理上の承認を待てない作業へ、すぐにリソースを投入できます。効率的な承認により、修理開始までの時間が短くなり、工場の安全性も高まります。

ProcessMindは、承認プロセスのすべての段階を可視化し、チケット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効率化することで、承認段階にかかる合計時間を35%短縮し、技術作業の開始を早め、計画チームの待機時間を減らせます。

規制監査への対応と効果的な資産ライフサイクル管理には、保全作業を詳細に記録する必要があります。技術ログの欠落やデータ項目の未入力は、コンプライアンス違反による罰則や、根本原因分析に必要な過去の情報の喪失につながります。一貫した記録により、長期的なエンジニアリング上の判断を改善できます。

分析エンジンは、作業指示の完了時点で必要な文書の有無と品質を確認します。未完了のログが多い技術者や部門を特定し、対象を絞ったトレーニングとプロセス上のガードレールを導入することで、Infor EAM内のデータコンプライアンス100%達成を支援します。

平均修理時間を最小化することは、資産の可用性を重視するあらゆる保全組織の主要な目標です。修理が早く完了すれば、生産ラインの停止時間が短くなり、予期しない設備故障にも迅速に対応できます。この改善により、組織全体の総合設備効率が直接向上します。

ProcessMindは、修理サイクル全体を開始から技術承認までの個別の段階に分解します。実行中に最も時間がかかるアクティビティを特定し、対象を絞ったプロセス改善を行うことで、平均修理時間を15~20%短縮できます。

設備保全を改善する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の保全作業指図と設備記録向けに設計された標準Excelテンプレートにアクセスします。

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ることで、データのマッピングと準備にかかる時間を短縮できます。

期待される成果

保全データにすぐ使えるテンプレート。

保全に関するインサイト

設備保全ライフサイクル全体を可視化

このプラットフォームは、実際の保全ワークフローをマッピングし、作業指示書がInfor EAM内を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リングにおけるすべてのボトルネックを、明確に把握できます。
  • 作業指示書プロセスを最初から最後までマッピング
  • 部品調達のボトルネックを特定
  • 技術者のスケジューリングにおける非効率を発見
  • 保全拠点間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最適化

Infor EAMの保全作業指示にプロセスマイニングを利用する組織は、見えにくい非効率を継続的に発見し、サイクル時間を短縮して設備の信頼性を高めています。これらの指標は、データに基づくプロセス最適化によって一般的に得られる運用上の改善を示しています。

0 %
修理サイクル時間を短縮

平均修理時間を短縮

保全依頼から最終完了までの経路を効率化することで、設備停止時間を最小限に抑え、全体の稼働可能性を高めます。

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予防保全への移行

予防保全作業比率を向上

予防保全のスケジュールにあるボトルネックを特定すると、組織はコストの高い事後修理から、より安定した計画保全モデルへ移行できます。

0 %
労働時間利用率を向上

付加価値を生む修理作業時間を増加

管理業務の負担と待機時間を減らすことで、技術者は記録作業ではなく技術的な修理により多くの時間を使えます。

0 %
重要資産のコンプライアンス

SLA達成率を向上

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書と安全目標を満たせます。

0 days
部品調達を迅速化

資材リードタイムを短縮

資材要求から作業開始までの遅延をなくすことで、技術者が必要な予備部品や資材を待つ時間を減らせます。

0 %
保全の手戻りを削減

修理の再実施サイクルを削減

手戻りのループを分析すると、技術スキルの不足などの根本原因を特定でき、最初から正しく作業を行えるようになります。

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、さまざまな保全導入事例で確認された一般的な改善を示しています。

推奨データ

重要なデータ項目から始めることで、すぐに結果を確認できます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

保全作業指示の一意の識別子です。

重要な理由

プロセスフローを再構築し、すべての保全案件を一意に識別するための基本キーです。

保全ライフサイクル内で発生する具体的なステップ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、各ステップで何が起きたかを理解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

時間に基づくすべての分析と順序付けに必要な時間軸を提供します。

作業指示を予防保全、事後保全、予知保全に分類します。

重要な理由

保全タイプ分布ダッシュボードと信頼性戦略の分析に欠かせません。

保全対象となる設備または資産の一意の識別子です。

重要な理由

プロセスパフォーマンスを物理的な設備と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

リソース計画と部門別パフォーマンス分析を支援します。

作業の実行を割り当てられた個人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リングのダッシュボード分析を可能にします。

保全作業指示に設定された緊急度です。

重要な理由

緊急作業に適切な対応が行われていることを検証するために欠かせません。

作業指示に対して計画された予算です。

重要な理由

見積原価と実際原価の分析ダッシュボードを支援します。

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中核指標です。

作業指示を完了しなければならない期限です。

重要な理由

重要資産の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・最適化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。多くの場合、サービス ポータルやコールセンターの画面から登録されます。Infor EAMでは、正式な作業指示に変換される前に、CallまたはRequestエンティティにレコードが作成された時点で記録されます。

重要な理由

保全バックログ増加率と解決までの合計時間を計算する起点になります。保全部門に寄せられた実際の需要を把握するために欠かせません。

依頼から変換された場合、または直接作成された場合に、作業指示オブジェクトが正式に作成されたことを示します。このイベントを起点として、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

バックログと処理量モニター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します。

資産に対する実際の現場作業が開始されたことを示します。多くの場合、最初の労働時間記録のタイムスタンプや、モバイル端末からの特定のステータス更新から推定します。

重要な理由

資材要求のリードタイムと技術者の利用効率を計算するために重要です。「Scheduled」の時間と「Working」の時間を区別します。

技術者が記録した労働時間を通じて、継続中の保全作業を表します。1件の作業指示に対して複数回発生する場合があります。

重要な理由

技術者利用効率KPIと労働見積もり精度に反映されます。完了しないまま頻繁に発生している場合、修理が難しい可能性があります。

保全作業の技術的な完了を示します。資産は稼働に戻りますが、財務や管理上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パフォーマンス測定における終点です。「Job Done」と「Paperwork Done」を区別します。

作業指示をアーカイブし、それ以上コストを計上できなくする最終的な管理手順です。これで案件のライフサイクルが完了します。

重要な理由

管理上の完了処理の効率性測定を終了します。データを整理し、「ゾンビ状態」の未完了作業指示を防ぐために欠かせません。

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内のトランザクションログに専用アルゴリズムを適用し、保全作業指図のエンドツーエンドの流れを可視化します。依頼の作成から完了まで、各依頼が実際にたどった経路を明らかにし、現場の業務で遅延や逸脱が発生している箇所を特定します。

通常は、EVTやACTなどの作業指図およびアクティビティの主要テーブルから、標準データベースコネクターまたは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、ステータス変更、タイムスタンプ、リソース割り当てを追跡する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、作業指図が滞留する具体的な段階を特定することで、遅延の根本原因に対処できます。こうした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サイクルに対象を絞った変更を加え、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週間以内に最初のプロセスマップを作成できます。期間は、Infor EAMの構成の複雑さと過去の作業指図データの有無によって異なります。

最低限必要なのは、作業指図の一意の識別子、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。設備種別、部門、技術者IDなどのディメンションを追加すると、チームのパフォーマンスをより細かく絞り込み、分析できます。

プロセスマイニングでは、作業指図の種別フィールドを使って、異なる保全戦略を自動的に分類・比較します。緊急修理と比べて予防保全の作業が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機会を特定できます。

作業指図の割り当てから実際の実行までの差を分析し、活動していない期間や事務作業による負荷を明らかにします。この可視性により、管理者は労務をより効果的に再配置し、技術者が実際の保全作業により多くの時間を使えるようにできます。

開始時点で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一貫性がない箇所が明らかになることがあります。チームによるステータス更新と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の精度と価値が大きく高まります。

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