消費者分析を活用した資産運用戦略の策定に関する事例研究サミール・ヴィッタル博士、ゼネラル・エレクトリック社 データ＆アナリティクス担当ディレクター
マーク・スポーラー、ゼネラル・エレクトリック社テクニカルリーダー
抽象的な
本稿では、JMP Pro の消費者調査手法を産業用センサーおよび保守データに適用する方法を示すケーススタディを紹介します。これにより、従来のエンジニアリング入力に加えて、顧客の嗜好や価値モデルに合わせた産業資産管理戦略の開発を支援できます。従来の信頼性中心の保守システムは、信頼性と故障モード分析から始まり、センサー、異常検出、意思決定支援モデルを選択して計画外の故障を減らす一連のトレードオフ分析に進みます。顧客調査、マーケティング、経済データからの入力は、主にエンジニアリングコミュニティにおける消費者分析手法の知識不足のため、あまり活用されていません。JMP Pro を使用すると、エンジニアは潜在クラス分析、テキストマイニング、多重対応分析、テキストマイニングトピック分析などの手法を利用できるようになります。これらの手法は、従来の信頼性およびデータマイニング手法と連携し、運用（センサー）データと保守データの両方を使用して産業資産をセグメント化するために使用されます。これにより、保守戦略をこれらの産業セグメントに合わせて微調整できるという新たな洞察が得られ、システムの使用効率の向上とビジネス価値の向上につながります。このことは、2 つのケーススタディで説明します。最初の事例研究では、石炭火力発電所の利用状況に基づくセグメンテーション分析を取り上げ、2番目の事例研究では、大規模風力タービン群の信頼性に基づくセグメンテーションを取り上げます。最後に、これらの手法が他の製造業やプロセス産業にもどのように応用できるかを示します。
