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  3. 統合資産管理システム:インテリジェントな資産集約型産業を支える頭脳

統合資産管理システム:インテリジェントな資産集約型産業を支える頭脳

ヴェンカテサン・ナラシマン
ヴェンカテサン・ナラシマン

L&Tテクノロジーサービス株式会社 統合資産管理サービス事業部長

石油・ガス

公開日25 Jan 2019

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統合資産管理システム:インテリジェントな資産集約型産業を支える頭脳

資産集約型産業では、設備管理に伴う圧倒的な複雑さに直面することが多い。構造化されていないメンテナンス計画や不十分な在庫管理といった課題は、資本支出や運用支出の増加につながることが多い。断片化された資産管理ソリューションは、統一されたデータベースの欠如とともに、状況をさらに悪化させている。

パイプラインの故障の主な原因のひとつがインフラの老朽化である石油・ガス業界では、こうした課題は特に大きなコストとなる可能性がある。ペンシルベニア州の石油・ガス採掘現場の場合、設備の欠陥が年間52万トンのメタン漏れにつながり、約6,800万ドル相当のエネルギー資源が浪費された。このことは、資源を最適化し、環境破壊をなくすためには、すべての資産の統合管理が不可欠であることを示している。

統合資産管理:サイロの統合と持続可能なネットワークの構築

統合資産管理(IAM)システムは、最も効率的な連結システムのひとつである人間の脳からヒントを得ている。人体の神経細胞のネットワークと同様に、IAMシステムは施設内のすべての資産をデジタルで結びつけます。これによってシステムは、情報を中心とした資産ライフサイクル全体に焦点を当てることができる。しかし、データ中心のプロセスと同様に、IAMシステムも、扱う情報と同じ程度にしか機能しない。組織は文書のハードコピー、ファイル、ベンダー文書などの非構造化データソースに大きく依存しているため、IAMシステムは強固なデータ戦略に従う必要がある。

資産データを正確に取得し、単一の統合データプラットフォームに照合するために、これらのシステムはデータを効果的にデジタル化し、質の高いデータ移行を保証する必要がある。さらに、情報管理プラットフォームは、グリーンフィールド・プロジェクトとブラウンフィールド・プロジェクトにまたがる多次元データ入力をサポートする必要がある。しかし、真に接続されたプラットフォームを構築するためには、システムは参照データ・ライブラリを定期的に更新し、マッピングする必要がある。これにより、データの回収と分析が簡素化される。

その結果、プラントや施設は、資産の健全性と性能をリアルタイムで可視化できるようになります。その結果、総合的な設備効率(OEE)の向上に役立ちます。アセット・インテグリティのコンセプトは、さまざまな新世代技術によって、資産の運用と管理サービスを最適化することができる。このようなアプローチは、バリューベースのマネージドサービスのような新しいビジネスモデルの開発を促進することができる。

IAMツールを使えば、エンジニアリング情報の状態を分析することで、安全性、信頼性、オペレーション、タイムリーな引き渡しを改善することができる。品質、一貫性、冗長性の問題は、アセット・ライフサイクルを通じたコラボレーションと統合によって解消できる。

真にコネクテッドな施設の未来

IAMシステムは、企業資産管理(EAM)、企業資源計画(ERP)、製造実行システム(MES)、人事管理システム(HRMS)、財務管理システムなど、バリューチェーン全体のすべてのビジネスアプリケーションを統合します。統合資産管理のこの側面では、データ集約が重要な役割を果たす。さまざまなスタンドアロン・アプリケーションからデータを取得し、ビッグデータ分析を活用して洞察を得ることで、データ集約はビジネス戦略の策定や情報に基づく意思決定を支援する。

さらに、人工知能(AI)の進歩により、資産集約型企業には、IoT対応資産から大量の運用データを収集し、機械学習を通じて予測的な資産管理を改善する機会がある。あるO&G大手の事例では、イスラエルに本拠を置く新興企業が、ディープラーニングと機械学習を組み込んだプラットフォームを設計し、故障した油井からの6カ月間の過去のセンサーデータを調査して、同組織が他の機械の計画外のダウンタイムを削減するのを支援した。このプラットフォームは、データ分析と機械学習アルゴリズムを活用し、基準値を設定した。この数値を使って、システムは、差し迫った故障を示す圧力と温度の測定値を特定することを学習した。

この事例は、AIによってIAMソリューションが機器の健全性をさらに最適化し、生産性の高いプラント環境を実現できることを示している。さらに、私たちが設備の頭脳と呼んできたものを、時間とともにより経験豊かで豊かなものにする可能性を強調している。

認知学習ベースのソリューションは、資産ライフサイクルの初期段階で適用することで、資産データ管理の能力を拡張する。例えば、O&G業界では、認知学習を地下データ管理と組み合わせることで、現場プロジェクトの失敗確率を減らすことができる。さらに、探査効率を向上させ、ビジネスリスクとコストを下げることができる。

間違いなく、IAMソリューションは、収益や利益よりも資産利用率で生産性指標をマッピングする資産集約型産業のCEOにとって、より大きなチャンスを秘めている。すでに多くのプラント事業者が資産管理システムを採用し、生産性の向上と設備の稼働率から利益を得ている。これは、2016年から2022年にかけて年平均成長率15.17%で成長する資産管理システム市場に勢いを与えている。今日、われわれは資産効率の向上を達成するためのニーズとリソースの両方を持っている。プラント全体の効率化を達成し、市場での競争力を得るためには、IAMソリューションの早期導入が推奨される。

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ヴェンカテサン・ナラシマン
ヴェンカテサン・ナラシマン

L&Tテクノロジーサービス株式会社 統合資産管理サービス事業部長

ヴェンカテサン・ナラシマンは、L&Tテクノロジーサービスの統合資産管理プラクティスの責任者である。彼の専門は、デジタル・マニュファクチャリング・サービスの一環として、地下データとデジタル資産ライフサイクル管理における業界の課題に取り組むことである。産業オートメーションと制御、製品開発、産業資産管理ソリューションの分野で23年以上の経験を持ち、いくつかの指導的役割を担ってきた。プロセスおよびディスクリート製造業のお客様を対象に、エンジニアリング・データ管理を通じてデジタル化戦略を定義し、工場操業の改善と資産活用の向上を実現した経験があります。ヴェンカテサンは、インダストリー4.0、IT-OT統合、IIoTの分野でソリューションを構築し、顧客のデジタルトランスフォーメーション・イニシアチブを成功に導いてきました。

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