運転と保全
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デジタル化でリスク管理とパフォーマンスを最大化
今日の産業施設では、設備資産の故障、保安事故、環境規制への対応が生産性や収益性を脅かす中で、運転リスクの管理は永遠の課題となっています。Hexagonの運転・保全ソリューションは、データが持つ可能性を引き出し、デジタル成熟度を加速させることで、このようなリスクの解消の後押しをします。設備資産のパフォーマンスを最適化し、計画外のダウンタイムを削減し、退職する作業員が持つ知識を収集して活用する機能により、分断された大量の構造化されていない情報を実用的な知見に変換するお手伝いをします。信頼性が高く、持続可能で、インテリジェントな設備資産によって、企業全体のパフォーマンスと安全性を向上させ、優れたオペレーショナルエクセレンスを実現します。

運転・保全作業の利点
運転・保全ソリューション
Hexagonは、運転・保全の従事者(従業員)、プロセス、資産の最適化を支援するさまざまな運転・保全ソリューションを提供しています。
ソリューションはこちら:
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製品
統合されたネットワーク管理ソリューション。早期の検出と迅速な復元により、停止による中断を最小限に抑えます。
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×一部 autonomy配電ネットワークをリアルタイムで分析し、潜在的な障害を正確に特定します。
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製品
運転情報、ビジュアライゼーション、分析、レポーティングへのエンタープライズ全体のアクセスを拡張する使いやすいWebツール
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×一部 autonomy配電ネットワークをリアルタイムで分析し、潜在的な障害を正確に特定します。
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製品
HxGN InServiceデータを活用して、システムの停止から完全な復旧まで、カスタマーサービスのアラートを提供するコンポーネント
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×一部 autonomy配電ネットワークをリアルタイムで分析し、潜在的な障害を正確に特定します。
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製品
j5 Shift Operations Managementは、スプレッドシートのような構成機能を備えた実証済みのオペレーション管理ソリューションを提供します。
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×人間支援型 autonomyオペレーション自動化は、通信を合理化しながらエラー削減とデータ省略に貢献します。
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プラットフォーム
PAS PlantState Integrityは、異なるソースからデータを分析し、オペレータの状況認識を向上させる重要な安全および生産情報を提供します。
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×人間支援型 autonomyプラント全体の制御ループ性能の自動評価と診断および是正処置
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運転・保全作業に関するよくある質問
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運転・保全作業とは何ですか?
運転・保全(O&M)作業とは、システム、施設、インフラ、設備を、ライフサイクルを通じて効率的かつ効果的に機能させるために、それらを管理・維持するための重要なプロセスを指します。運転・保全業務は、製造業、建設業、エネルギー産業、運輸業など、あらゆる業界で重要な役割を担っています。運転・保全部門の主な役割は以下のとおりです:
運転は、システムを効率的に稼動させるための日常業務であり、生産性を最大化するための監視や調整も含まれます。
予防保全と是正保守は、計画的な保全と事後的な修理を通じて機器の耐久年数を延ばすことに重点を置いています。
予知保全は、故障の可能性を予測することで、予防的な保全計画を立て、ダウンタイムを最小限に抑えます。
資産パフォーマンス管理は、全システム資産に関する履歴を記録して最適化することで、安全で持続可能な生産性の最大化を図ります。
環境・衛生・安全 (EHS) 管理は、リスクを特定して軽減し、EHSパフォーマンスを向上させ、法規制への遵守を確保します。
パフォーマンス・モニタリングは、データ分析を用いて運転と保全の効率を向上させます。
エネルギー効率の取り組みは、エネルギー消費と環境への影響の削減に焦点を当てます。
予算編成と計画立案は、保全、アップグレード、設備資産への長期的な投資に対してリソースを割り当てます。
包括的な文書化は、透明性と説明責任を確保するために正確な記録を維持します。
持続可能性は、環境にやさしい取り組み、廃棄物の削減、省エネに注力します。
作業管理は、業務目標を達成するために、タスク、リソース、ワークフローを体系化します。
資産ライフサイクル情報管理は、設備資産の耐久年数を通し、関連するすべてのデータと文書を記録します。
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運転と保全の関係とは?
運転と保全の関係は共生的であり、両業務は相互に関連し合って設備資産をシームレスに稼働させています。運転業務は、設備資産を円滑に稼動させ、安全で持続可能に運転し、日常作業を通じて生産性を最大化することに焦点を当てています。一方、保全業務は、生産設備の稼働率を最適化することに注力します。予防保全は運転業務と協調しながら故障を予防し、保全部門は運転中に故障が発生した場合に迅速に対応します。また、データ共有は意思決定を支援し、継続的な改善によって信頼性と効率化につながります。
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