複雑な生産プロセスは設備保全・修理・継続性確保においてどこで利益を失っているか？
従来のMROアプローチはしばしば重大な損失を招きます：
複雑なプロセス連鎖
数十の相互依存工程；1つの障害が生産プロセス全体に連鎖的に影響
高額なダウンタイム
重要設備（炉、コンベア、粉砕機）の1時間停止は直接的な財務損失と出荷計画の遅れ - 最大30万ドル/時間の損失
限られたMRO予算
数千の技術的活動にリソースをどう配分すれば最大効果を得られ、無駄遣いを防げるか？
潜在リスク
非自明な依存関係と「ボトルネック」；今日の小さな修理が明日の大惨事と年間利益の損失をどう防ぐか？
優先順位決定の難しさ
決定が経験や直感に基づき、リスクと最終利益への影響に関する客観的データに基づかないことが多い
心当たりありませんか？
複雑な生産システムで古いMRO手法に頼ることは、リスクの全体像を見ずに利益保護の機会を逃すことを意味します
時代遅れのMROアプローチ：利益への潜在的な脅威
複雑な生産システムで古いMRO手法に頼ることは、リスクの全体像を見ずに利益保護の機会を逃すことを意味します
予防保全（PM）
実際の状態、重要性、相互依存性を考慮しない。不要な修理や故障防止の失敗につながることが多い
事後対応修理（「火消し」）
最も高価なアプローチ：予期せぬ停止、緊急調達、契約違反。リスクを管理せず、結果に対処するのみ
専門家評価
主観的で、数千の設備への拡張が困難、特定の個人の経験に依存
ROI計算の難しさ
予防措置の経済効果と修理費用をプロセス全体の利益（EBITDA）に結びつけることが困難
時代遅れのMROアプローチの使用は利益損失を招き、生産プロセス最適化の可能性を十分に実現できません
新ソリューション：最適化モデルとシミュレーションモデルの相乗効果
2つのデジタルモデルを組み合わせて優れた結果を実現：予算内でのMROポートフォリオのグローバル最適性と生産システム動作・リスク影響の詳細な可視化
MRO課題
シミュレーションモデル
リスク影響の深層分析
最適化モデル
最も有益な活動の選択
最適MRO計画
SM+OM相乗効果の結果
- 利益最大化に直接結びつく合理的で最適なMRO計画
- 全対策後の残留リスクの信頼性ある把握
- リスク過大/過小評価のないバランスの取れた意思決定
- 詳細理解（SM）と最適選択（OM）の組み合わせ
最適化モデル：最も有益な修理の選択
主目的：予算とその他制約内で最高の財務結果をもたらすMRO活動ポートフォリオの形成
- 1防止可能な不可逆的損害が費用を上回るMRO活動を選択
- 2リスク実現時の技術プロセス連鎖の最適適応をモデル化
- 3設備停止確率と時間を期間ごとに平均化
- 4全リスク組み合わせを分析し、利益最大化のための最良ポートフォリオを選択
シミュレーションモデル：活動とリスク影響の深層分析
主目的：各種リスク実現と対応策からの潜在的利益損失の詳細評価
- 1複雑な生産プロセス連鎖の時間的連鎖反応を可視化
- 2プロセス連鎖の限定再構成を伴う事故対応策のシミュレーション
- 3在庫、生産、物流を連続的にモデル化し、事故をランダム事象としてモデル化
- 4リスク「コスト」を個別または選択したリスクセットごとに計算
方法論：データから最適MRO計画へ
当社のアプローチはリスク影響の深層分析（SM）と活動ポートフォリオの数学的最適化（OM）を組み合わせて最大利益を達成します
データ収集
技術スキーム、運転モード、故障履歴、修理費用、在庫、計画、経済パラメータの分析
SM開発
主要生産プロセス連鎖のデジタルツイン作成、故障・修理・フローのロジック設定
OM開発
SMデータを考慮した予算内最適MROポートフォリオ選択の数学モデル構築
検証と最適化
履歴データによるモデル検証、較正、最適化計算実行
導入と結果
最適MRO計画形成、計画システムへの結果統合、効果モニタリング
測定可能な結果：利益センターとしてのMRO最適化
従来アプローチとモデル化MRO計画の比較は大幅な改善を示しています：
3-5%
停止によるEBITDA損失の削減
15-20%
重要活動への予算再配分
削減
技術リスクの削減
向上
MRO予算への投資利益率（ROI）向上
MRO費用の正当化：モデル分析事例
| コード | 設備名称 | 故障確率 | 停止時間 | 影響度% | MRO費用 | リスク利益 | モデル決定 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 567002623 | 接続経路1 | 10% | 30 | 10% | 100 | 0 | 不承認 |
| 8900420023 | 鉄道経路1 | 40% | 40 | 100% | 30 | 200 | 承認 |
| 1230420737 | 鉄道側線1 | 40% | 30 | 100% | 20 | 100 | 承認 |
| 4560420026 | 鉄道経路2 | 40% | 30 | 100% | 50 | 100 | 不承認 |
| 7890420031 | 鉱石倉庫 | 5% | 10 | 50% | 10 | 5 | 不承認 |
| 1010420055 | コンベアNo.3 | 20% | 25 | 80% | 45 | 90 | 承認 |
| 1120420099 | 粉砕機No.1 | 30% | 60 | 90% | 150 | 400 | 承認 |
| 1310420111 | ポンプ場 | 15% | 20 | 70% | 25 | 30 | 不承認 |
ダウンタイムコストに影響する要因
設備停止時の財務損失を決定する主要因
従来考慮される要因
モデルが追加考慮する要因
修理の直接費用
部品、材料費、修理要員の人件費
ユニットの未生産分
設備の公称生産能力に基づく計算
簡易収益計算
未生産量×単価の積算
直接罰金
契約納期遅延に対する罰則
人件費
待機中の生産要員の人件費
システム全体の生産低下
バッファとフローを考慮した停止の全技術プロセスへの影響評価
ダイナミックな未獲得マージン計算
予測価格から変動費を差し引いた計算
ドミノ効果
関連生産部門と輸送システムの連鎖的停止の考慮
バッファと予備設備の効果
在庫と予備設備の実際の緩和影響
緊急対応追加費用
緊急修理と緊急物流の追加費用
停止タイミングの影響
季節性、市場状況、完成品在庫の有無の考慮
代替案の費用
中間製品不足補填のための外部調達費用計算
適切なダウンタイムコスト評価は効果的なMRO計画の鍵です。当社の手法はこれらのパラメータを正確に定量評価し活動の優先順位付けを可能にします
ケーススタディ：鉱業会社におけるMRO最適化
当社ソリューションが主要鉱業企業のコストと設備停止を大幅に削減した方法をご覧ください
クライアント
重要設備を有する大手鉱業会社
状況
- 頻繁な予期せぬ設備停止
- 緊急修理の高コスト
- MROリソースの非最適配分
- 故障リスクとその影響評価の困難さ
プロジェクト目標
- 1予期せぬ停止を25%削減
- 2MROコストを15%削減
- 3修理班と部品の使用を最適化
- 4企業全体の生産性向上
実施
- 1故障・修理データの収集分析
- 2生産プロセスとMROのシミュレーションモデル開発
- 3修理計画のための最適化モデル作成
- 4モデル統合とリスクシナリオ分析
- 5最適年間MRO計画策定
モデル分析事例
シミュレーションモデル事例：炉変電所の故障
- カスケード効果を特定（倉庫過負荷、中間製品不足）
- ダウンタイム損失を定量化（120万ドル/時間）
- ボトルネックを特定し対策を提案
最適化モデル事例：年間MRO計画策定（予算8億ドル）
- 約15,000件の活動を分析（要求額30億ドル）
- 各活動の費用対効果を算出
- 予算内で約3,800件の最適な活動ポートフォリオを選定
グローバル事例：大手企業におけるMRO最適化
資源採掘・産業企業におけるMRO・リスク管理のための高度な分析・最適化手法適用事例（本ケースで提示されたアプローチと類似）
| 企業と規模 | 経済的利益 | 使用モデル* |
|---|---|---|
| BHP、600億ドル | 12億ドルの節約連鎖 | 最適化戦略 |
| Shell、3,800億ドル | 停止時間10-20%削減、コスト15%削減 | AI/ML、シミュレーションモデル |
| Rio Tinto、550億ドル | 設備稼働率+5-15% | 予測モデルと最適化モデル |
| Vale、400億ドル | 18ヶ月で780万ドル節約 | 予測モデル、EAM/APM |
| 銅鉱山～100億ドル | 年間112万ドル節約 | プロセス・離散事象モデリング |
| Chadormalu 6.46億ドル | コスト最大23.3%削減 | 分析ネットワークプロセス（ANP） |
*多くのモデルは前述のSM+OM包括的アプローチのコンポーネントまたは類似品です
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