• メンテナンス業務のCBM化への期待の高まりと課題
• “ビジネス×アナリティクス×システム”による三位一体のアプローチ
• NRI独自の分析基盤「デジタルデータファクトリー」の活用による“小さく始めて、大きく育てる” CBM導入の実現
• 導入事例

メンテナンス業務のCBM化への期待の高まりと課題

CBMは、機械から得られるデータを活用して異常や故障の兆候を把握し、適切なタイミングで必要最低限の保全を行うことで、機械の稼働率向上と保守コスト削減の両立を図る取り組みです。近年、センサ技術やビッグデータ、 AI（人工知能）などのテクノロジーの進展に伴い、大きな投資なしでも導入できるようになったことから、製造機械や工場設備などのメンテナンス業務への適用を検討する企業が増えております。
一方、 CBMは現場の業務改革を伴う取り組みであるため、ツール主導で導入を進めた結果、取り組みが頓挫してしまうケースも少なくありません。

“ビジネス×アナリティクス×システム”による三位一体のアプローチ

CBMの導入には、データ活用型の新業務・組織・ルールの設計や高度な分析ロジックの開発、実業務における検証活動、データ活用業務に対する社内関係者との合意形成などが欠かせません。
そこでNRlは、業務コンサルタントとデータサイエンティスト、システムエンジニアが三位一体となりビジネス ×アナリティクス ×システムのバランスの取れた業務・システムの構想設計から、計画策定、本格導入に至るまでのステップをトータルで支援いたします。

NRI独自の分析基盤「デジタルデータファクトリー」の活用による “小さく始めて、大きく育てる” CBM導入の実現

ビッグデータの分析基盤やIoTデータの取得センサをお持ちでないお客様でも、大きな投資なく、短期間でCBMの導入検討を開始いただけます。

導入事例

こちらのパンフレットもご活用ください。
IoTを活用した保全業務改革支援（626 KB）