消費者分析を使用して資産管理戦略を推進するケーススタディSameer Vittal、PhD、ジェネラルエレクトリック、データ＆アナリティクス担当ディレクター
General Electricのテクニカルリーダー、Mark Sporer
抽象
本稿では、JMP Proの消費者調査手法を工業用センサーおよびメンテナンスデータに適用する方法を示すケーススタディを提供します。これは、伝統的なエンジニアリング情報に加えて、顧客の好みや価値モデルに合わせて調整された産業用資産管理戦略の開発を導くのに役立ちます。従来の信頼性中心のメンテナンスシステムは、信頼性と故障モードの分析から始まり、その後、計画外の故障を減らすためにセンサー、異常検出、および意思決定支援モデルが選択される一連のトレードスタディを通じて進められます。顧客調査、マーケティングおよび経済データからの入力は、主に工学界における消費者分析技術に関する知識の欠如のために、しばしば使用されません。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、多重コレスポンデンス分析、テキストマイニングトピック分析などの技法にアクセスできるようになりました。これらの方法は、従来の信頼性とデータマイニング方法で機能し、それらの運用（センサー）データと保守データの両方を使用して産業用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分野に微調整することができるというさらなる洞察がもたらされ、その結果、システムの使用率が向上し、ビジネス価値が高まります。これは2つのケーススタディで説明されています。最初のケーススタディは、石炭火力発電所の使用量ベースのセグメンテーション分析を扱い、2番目のスタディは、大型風力タービンフリートの信頼性ベースのセグメンテーションに基づいています。最後に、これらの方法が他の製造業やプロセス産業でどのように使用できるかを示します。
予測モデリング
