ユースケース
Alteryx Oneによる予知保全
センサー、IoT、機器データを統合し、AI支援型の自動化分析によって、より迅速かつ的確なメンテナンス判断を可能にし、計画外のダウンタイムを削減します。
センサー、IoT、機器データを統合し、AI支援型の自動化分析によって、より迅速かつ的確なメンテナンス判断を可能にし、計画外のダウンタイムを削減します。
製造業者は、資産の生産性を維持し、ダウンタイムを削減するために多額の投資を行っています。予知保全は、保全コストを 40% 削減し、計画外ダウンタイムを最大 50% 削減できるとされています。（Sockeye）一方で、多くの取り組みは硬直化したIoTプラットフォームや分断されたデータに依存しており、早期の故障検知を難しくしています。Alteryx Oneは、センサーデータ、マシンログ、メンテナンス記録を単一のワークフローに統合し、エンジニアが警告兆候を早期に把握し、設備故障を予測し、生産ライン全体の信頼性を向上させることを可能にします。
機器、センサー、メンテナンスデータがサイロ化され、分析の遅延や正確なパフォーマンス把握を妨げています。
不完全または遅延したセンサーデータは精度を低下させ、故障予測の一貫性を損ないます。
チームは表計算ソフトや過去の経験則に頼って、保全ニーズを特定しています。
ログやIoTデータにおけるトレーサビリティ不足が、AIによる故障予測の不確実性を生み出しています。
メンテナンスチームとエンジニアリングチームで異なる閾値が使われ、工場間の比較が困難になっています。
Alteryx Oneは、センサーデータ、マシンログ、ERP入力、メンテナンス記録を単一の自動化ワークフローに統合します。エンジニアは、コーディング不要でパフォーマンス傾向を分析し、早期警告兆候を特定し、設備故障を予測できます。ガバナンス機能により、すべての予測結果は追跡可能かつ検証可能です。チームは、オペレーションとメンテナンスを横断して連携し、ダウンタイム削減、スケジュール最適化、生産性向上を実現します。
統合されたデータアクセス
IoT、ERP、メンテナンスシステムを、管理された単一の分析環境に接続します。
自動化されたワークフロー
ライン、資産、工場を横断した一貫性のある分析のために、データをクレンジング・統合します。
高度な分析とAI
故障パターンを検出し、保全スケジュールを最適化するために予測モデルを適用します。
ガバナンス
信頼性が高く監査可能な保全インサイトのために、データリネージと前提条件を追跡します。
生産ライン全体で保全計画サイクルを短縮
計画外ダウンタイムと緊急修理を削減
資産パフォーマンスと信頼性に関する標準化レポートを提供
メンテナンスとオペレーションの連携を高める、統制されたデータ
300
10 万ものデータパラメーターを生成する、各マシンに搭載されたテレメトリーセンサーの数
「昨年、勝敗を分けた差はわずか 2% のポイントでした。Alteryxのように、信頼性をはじめとする多くの分野で私たちの基準を引き上げてくれるパートナーがいなければ、これは決して実現できなかったでしょう。」
ディレクターテクノロジー担当ディレクター、Dan Keyworth氏
マクラーレン・レーシング
センサー、機器、メンテナンスデータを統合し、設備パフォーマンスの全体像を把握します。
AIが支援する故障予測モデルを構築し、ダウンタイムを予測し、保全タイミングを最適化します。
反復的なデータ準備や監視タスクを自動化し、継続的なパフォーマンス追跡を実現します。
ステークホルダーがすべての前提条件を検証できるよう、予測モデル全体に監査可能性を組み込みます。
エンジニア、オペレーター、データチームが、工場間で管理されたワークフローを共有し、エンタープライズ全体で予知保全をスケールさせます。
