未来を垣間見る力があったらどんなことが起きるか、想像してみましょう。または、正確な予測ができるようになったらどのようなメリットがあるでしょうか。予測を活用すると、現在のデータや入力されるデータに秘められた可能性を解き放てるだけでなく、組織の時間、資金、リソースの節約にもつながります。
予測的洞察を導入することで、組織は潜在的な問題によって現実の問題が発生する前に先手を打つことができます。
また、システムの活用によって組織の業務がどのように動作するかを理解することで、物理インフラと論理インフラの両方における障害の予測と解決が可能になります。
予知保全のためのデータ活用
お客様の組織には、プロセスに関するデータがすでにたくさんあるかもしれません。
予測的洞察と予防保全の相乗効果は強力で、とりわけシステムや機器の故障が浮き彫りにされます。
過去のデータとリアルタイムの運用データの両方を活用することで、予測的洞察ツールから、熱や湿度などのレベルのような、製造システムでよくある許容誤差を知ることができます。
面白くなるのはここからです。次のステップでは、これらの予測ツールのさまざまな統計モデルの精度を評価し、ユースケースに最適なモデルを選択します。これらの統計モデルは、確立された「正常な」パターンから逸脱した事象を特定または予測するように設計されています。
想像してみてください。このような事象が発生した場合、アラームまたは通知が即座に生成されます。これは大きな助けとなります。なぜなら、お客様と組織に早期発見とメンテナンスにおける方向性を示す存在になるからです。
時代を先取りし、このアプローチを積極的に採用することで、次のようなことが可能になります：
•一貫性による効率性の向上
•資源管理の最適化と無駄の最小化
•技術や設備における予期せぬ故障の可能性の軽減
実施戦略の模索
予測的洞察と予防保全の導入を始めるには、戦略的ステップが必要です。戦略的ステップがあることで初めて成功が可能になります。
その初めの一歩は、これらの戦略による大きな影響を見込める主な分野を特定することです。データ収集と分析のサポートのために既存の技術をどのようにシームレスに統合できるかを検討しましょう。
データサイエンティストからオペレーション担当者に至るまで、チーム間のコラボレーションも、全体的なアプローチの確保のために極めて重要になります。
このような領域では、データの精度やモデルの改良といった課題を想定しておく必要があります。私たちはそのような課題を効果的に軽減するためのプロセスをご案内することができます。
予測先見の可能性を最大限に引き出す準備はできていますか？
当然ながら、まったく新しいモデルにシフトし、組織のデータ収集、処理、活用の方法を大きく変えようとすると、まずは課題が生じる可能性があります。
新しい技術の採用は追加の作業を伴うことがあり、場合によってはデータモデリングを完全に活用するための専門家の専門知識が必要になります。
私たちは、お客様の組織とのパートナーシップを通じ、予測洞察テクノロジーの解明とその実力の発見をサポートし、さらに潜在的な落とし穴を特定して説明します。
当社のデータサイエンス・AIチームと共にお客様のデータの力を引き出し、より予測可能な未来を創造しましょう。私たちは、予測分析の可能性をアピールするだけでなく、機械学習とAIがプロセスの合理化にもたらすメリットの理解をサポートします。
