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透明性を高め、設備リスクを軽減

AIとデータを活用し、リアルタイムな設備の監視と最適化、情報の透明性を高め、その潜在能力を発揮させます。

インテリジェント・アセット・マネジメントの重要性

AIやロボティクスなどの最先端技術を活用し、設備ライフサイクル全体にわる情報の可視化や、コスト管理、パフォーマンスの最適化を実現することを想像してみてください。この変化は、コンプライアンスや資本管理の強化、効率性の向上、環境施策の促進、人材不足への対応につながります。今こそ、アセット・マネジメント戦略を高度化し、真の成果を得る時ではないでしょうか?

インテリジェント・アセット・マネジメントによる変革

AIを活用し、事後対応から予測に基づく能動的対応へ

最先端テクノロジーを活用し、アセット・マネジメントの効率化の原動力としましょう。シームレスにデータを抽出し、文脈化することを想像してみてください。AIが予測的な洞察を提供し、エッジコンピューティング、クラウド、デジタルツイン、そして5Gの運用を加速します。これは単なるリスク管理やスループット向上ではなく、設備ライフサイクル全体におけるコスト削減と持続可能性の向上につながります。

対策

企業戦略とアセット・マネジメントを連携し、より機敏なオペレーティング・モデルを構築します。リスクやプロセス、テクノロジーを評価し、設備のパフォーマンスを監視すると共に洞察を提供します。

82%

の製造業は、生産や製品構成を柔軟かつ動的に切り替える能力が企業の成長目標達成に不可欠と考えています。

EAM(企業資産管理)とAPM(設備パフォーマンス管理)を統合することで、ワークフローを効率化し、長期的なアセット管理の目標を設定し、パフォーマンスの向上を実現します。

1.8倍

故障発生後に対応する事後保全は、故障前に対応する予防・予知保全よりも補修費用が高くなります。

高度なアナリティクスおよびAI技術を導入することにより、業務全体の可視化を推進し、ビジネスユーザーが理解しやすい環境を構築します。安全性、効率性、および信頼性を兼ね備えた運用体制の実現が可能となります。

40%

のグローバル製造業は、接続デバイスから取得されるデータを業務プロセスの分析と改善機械の特定に活用できていません。

従業員間の連携を強化し、安全性および生産性の向上を実現します。設備情報やデータへのリアルタイムアクセスを可能にすることで、生産性の向上、リスクの低減、ダウンタイムの削減につながります。

60%

のグローバル製造業は、接続デバイスから取得されるデータを、業務プロセスの分析と改善機会の特定に取り組んでいます。​

チェンジマネジメントプログラムを通じて、従業員が新たなテクノロジーやプロセスを円滑に導入し、その潜在能力を最大限に発揮できる環境を整えます。

75%

の経営者は、自動化や電動化への移行に伴う将来の労働市場の変化に備えて、従業員のスキル向上に取組んでいます。

アセット・マネジメント戦略を導入することで、エネルギー消費を削減し、リスクを特定します。例えば、デジタルスレッドを使用し、設備の履歴を追跡、責任ある調達と持続可能性を実現します。

70%

の新規投資設備が、2026年までにインテリジェントな設備設計を備える見通しです。

Accenture Industrial Intelligence Suite(AIIS)は、AIと機械学習により、設備の監視、状態診断、予知保全の効率化を支援します。素早い意思決定と現場運用の向上が可能になります。

リーダー紹介

山﨑 智

インダストリーX本部 マネジング・ディレクター

山下 克幸

インダストリーX本部 マネジング・ディレクター

川野 毅

インダストリーX本部 マネジング・ディレクター