アセットパフォーマンスマネジメント

品質の高い分析環境で合理的な保全計画立案や設備投資につながる意思決定を支援

お客さまのデータ分析目的やニーズに応じて任意にアルゴリズムの変更が可能です。また、データの前処理、後処理などを含む分析フローをローコード開発^*で構築します。これらにより、従来はIT技術者や熟練技術者によって行われていた設備の運用や保守に関するデータ分析作業を、OT技術者や保守員でも実行可能にすることで、属人的になっていた運用や保守などのナレッジをデジタル化し、共有します。データ分析モデルは継続的に監視し、熟練技術者やIT技術者の知見や試行錯誤の過程を蓄積し管理することで、設備の状態変化に合わせてデータ分析モデルの品質や診断精度を継続的に向上させることができます。その結果、最適な保全管理や投資計画につながる意思決定を支援し、お客さまの事業健全性の向上に貢献します。

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ソースコードを書かずにアプリケーションを迅速に開発する手法

環境を考慮した分析モデルの構築で環境経営を支援

過去の環境保全コストの検証や環境負荷物質排出量データの蓄積など、さまざまな情報の総合的な把握と円滑な情報共有を可能にします。環境経営の分析をより現実に即した状況で行うことで、環境に関連する課題の抽出や環境負荷の低減を支援し、お客さま事業における環境経営に貢献します。

故障予兆検知による設備状態の見える化と既存サービスとの組み合わせで保守の高度化を支援

機械学習技術を活用した故障予兆検知による設備状態の見える化やデジタル化したOTナレッジによる故障原因診断で設備の計画外停止リスクを低減し、最適な保守計画の策定、部品準備の時間の短縮による業務効率の向上を支援します。
また、柔軟に拡張が可能なクラウドを通じた提供環境を生かし、当社の遠隔監視機能やサービス拠点を活用した既存の保守サービス、日立グループのさまざまな支援アプリケーションと組み合わせることで、保守を高度化するとともに、お客さま環境に応じた最適なサービスメニューを提供します。
お客さま設備の安定稼働を実現することで、品質の安定化や損失リスクの低減に貢献します。