人員與技術延長機器運行時間

March 28, 2019

Georganne Benesch

根據 Gartner 指出，預測性維護可節省開銷，在某些案例中，甚至可將成本降低最多百分之 40。舉例來說，有一間製造商最佳化了他們的製造廠，讓他們不需在接到新客戶合約時購買額外的機器，從而節省了 600 萬歐元。

但是，需要大量的資訊才能進行分析。工業營運中不會缺少資料，但收集、正常化、整合，以及分析這些資料，才是巨大的挑戰。

而相同地，程序與技術一樣重要。成功與否取決於營運痛點、財務損失，以及其他挑戰。必須定義並認同明確的目標，以決定可取得最高效能/價格比與最佳 ROI 的使用案例。

運用預測式分析進行預防性維護

在一間航空產業用戶不停發生停電問題時，他們便尋求 Capgemini 的協助。他們發現是機器的軸心問題導致停機，但更換軸心並無法解決此情況。他們花費了兩個月反覆試驗，才發現電力問題是狀況的根源。

營運團隊採取了動作，以避免未來發生軸心問題，同時改善其他設備的效能與可用性。為此，公司部署了 Capgemini 的 Predictive Asset Maintenance with Edge Compute 解決方案。

「當我們遇到這樣的專案時，我們會由諮詢階段開始，識別可最快節省花費或增加收益的問題與使用案例，」Capgemini 的 XIoT 全球解決方案主管 Philippe Ravix 說：「我們會查看各個廠區，瞭解部署哪一種『數位關鍵工具』能快速致勝，並加速取得 ROI。」

此解決方案能讓企業降低維護成本，並提升工作人員的生產力。

此系統會針對機器的問題，以及可能在兩週、兩個月，或兩年後發生的故障，對使用者發出警示。這代表可在正確時間點維護設備以節省成本，而不會過早或太晚進行。

透過自訂的分析能力，加上應用程式、管理，以及現場服務人員之間近乎即時的互動，便可偵測穩定運作過程中出現的偏差。透過內建的機器學習能力微調設定可避免誤報，並使解決方案持續演進，以改善效能與資產使用壽命。

「預防性維護的最終步驟，就是預測機器將會故障的時間。透過運用機器狀態、維護操作、故障特性及其他因素的歷史紀錄建立數據分析模型，我們使用的方法便以此模型為基礎。」Ravix 表示。

透過部署預測性資產維護，讓此航空企業的營運由完全預防性維護轉變為條件式維修，為他們節省資源、時間與金錢。

資料品質加上專案方法

為了確保成功，Capgemini 每個新專案的第一步，都是與從設備營運者到廠區管理員等主要利益相關協同合作規劃。成功的部署牽涉到許多面向。遠遠不只收集、分析，以及回報資料。還需要在正確的時機取得正確的資訊，並傳送至正確的人員，加上必要的工具和訓練，才能讓此資料具有價值。

「您需要擁有一套方法，才能跨整個企業管理這種數位轉型，包括從工廠內的工作人員到辦公室裡的管理員。」Ravix 表示。

預防性維護等工廠自動化應用，只有在能讓人們的工作變得更加簡單時，才能發揮效率。這是 Capgemini 如此注重廠房和現場工作人員的主要原因。

「在過去，維護操作人員經常擔心這樣的數位轉型將會增加他們的工作量，」Ravix 說：「導入此解決方案便不會導致這種情況發生。事實上，這種專案的很大一部份內容是訓練，因為大部分的工作人員並不熟悉數位技術。一旦系統可順暢運作，且工作人員經過妥善訓練，這就成為妥善的工具，可讓他們的工作更輕鬆，也更容易獲致成功。」

最後，因為技術人員與營運人員能獲得更加準確即時的資訊，他們便可提供更高等級的專業與價值。