資産パフォーマンスを最大化するための鍵は高品質なデータ

典型的な高層オフィスビルには、電気設備、バックアップ電源システム、エレベーター、ポンプ、空調ユニットなど、約1,000のメンテナンス可能な資産が含まれています。施設管理チームがそれら全てを見つけ、識別し、記録するには、インベントリーとバリデーションプロセスに関与するエンジニアの数によっては数週間かかることがあります。さらに、機械図面、OEMマニュアルおよび作業指示を見つけてレビューするためのフォローアップ時間が必要です。

このため、施設マネージャーは歴史的に質の高い資産データを取得するのに非常に苦労してきました。労力と忍耐を要求し、不完全または不正確なデータになることがよくあります。

質の高いデータがない場合、施設管理（FM）チームはより賢明なメンテナンスおよび資本交換の決定を下すのに苦労します。彼らは資産の故障のリスクや予期しないダウンタイムにさらされ、パフォーマンスを正確に測定したり、運用を改善することができません。質の高いデータは、資産のライフサイクル全体にわたるFM業務、メンテナンス、更新のあらゆる側面に影響を与えます。

だからこそ、資産データが可能な限りの最高品質であることを確認することがこれまで以上に重要です。

資産目録は、資産のデータストアハウスであり、品質データの5Csに依存しています。それはデータが次のようでなければならないと述べています:

• 完全 – すべてのターゲット維持可能および再生可能資産が目録のために収集されます。 

• 包括的– ターゲット資産のすべての必要な属性が収集されます（例：資産クラス、製造業者、モデル番号、容量、電圧、トン数など）。 

• 一貫性– 資産名と属性の命名法が目録全体で一貫しています。 

• 正確– 資産IDと説明が資産を正しく識別し、正確であり、構文エラーを避ける必要があります。 

• 現在 – 資産は、アクティブ（サービス中）、非アクティブ、設置放棄などとして正しく指定される必要があります。

資産目録における高品質なデータは、上記のリスクと制限を克服し、チームが費用、重要性、規制への準拠、安全性、または運用への影響に基づいて重要とされる資産に集中できるようにします。

資産目録は、資産登録簿とも呼ばれ、資産のブランド、モデル、シリアル番号、購入日、保証情報、場所などの属性を含む資産のデータベースです。

資産目録の作成は、歴史的に労力を要し、時間がかかり、費用がかかるものでした。そのため、施設管理者は目録に登録する資産を選択しなければならなかったのです。資産は、組織にとって重要性が異なることがあります。目録は理想的にはすべての維持可能な資産に焦点を当てていますが、費用とリソースがどれを含むかに影響することがあります。どの場合でも、目録の価値は高品質な資産データに基づいています。

例えば、250の場所を持つポートフォリオを持つ組織は、それぞれが重要な400資産を持っており、合計で100,000資産の目録を見ていました。その多くの資産を管理するには、5C品質データが必要です。それ以下では、目録の目的と価値に大きく欠けるでしょう。

従来の資産オンボーディングおよびデータ収集方法は手作業であり、多くの場合、紙ベースでした。信頼性エンジニアは、1日に60〜75の資産を見つけ、検査し、ネームプレート情報を記録できますが、スペースや設備へのアクセスの課題でプロセスが遅くなることがよくありました。

従来の資産オンボーディングまたはデータ収集方法:

• 経験豊富な信頼性エンジニア、またはインベントリーに含める複雑な設備を識別し理解する能力のある、知識の豊富で有能な技術者が必要でした。

• 手作業で24文字の英数字モデル番号を記録する際に、特に不正確になる可能性がありました。間違いが頻繁に発生し、データは正確ではなく、インベントリーの質が低下しました。

• モデル番号をデコードして資産属性を明らかにするのに、複雑なフォローアッププロセスが必要であり、しばしばデータが包括的でないインベントリーが生じることがありました。 

• 動的なターゲットである可能性がありました。継続的な資産監査の長期間にわたるFMの通常業務の中で資産を交換することで、インベントリーの有効性が損なわれる可能性がありました。 

• 天井タイルの上に設置されたVAVボックスなど、設備を確認するのが難しかった場合、不完全でした。データは不完全であり、資産監査の厳密さに応じて、監査人が同じ設備に対して異なる用語を使用したために、一貫性がない場合もありました。

• 現場監査の完了後も長きにわたり続きました。完成図、機械図面、OEMマニュアル、作業指示などを見つけてレビューするには、日数や数週間が必要でした。何年も経った情報を追求することで、現在の情報ではないデータや包括的でないデータを導入するリスクがありました。 

• しばしば何百、さらには何千もの資産が関与しました。病院のような複雑な建物では、質の高いデータを収集するために注意と忍耐が要求されましたが、データが利用できない場合その結果、インベントリーは最終的には不完全で一貫性がなく、正確でありませんでした。

New technologies can substantially reduce the traditional challenges of asset inventories by slashing the labor, time and expense involved and improving overall data quality.

An AI-enabled mobile app, like JLL Serve, identifies equipment type using content-based image retrieval (CBIR). Taking a photo of an asset enables a connected, private cloud to correctly identify the asset type as an air handling unit, for example.

Optical character recognition (OCR) can read a photo of an asset’s nameplate, decode the model number, and populate attributes (e.g., RPM, tonnage, capacity, voltage, filter sizes, refrigerant type, etc.) directly into the asset inventory, ensuring accurate and comprehensive data. The technology brought all of an asset’s attributes into a single view as well as OEM manuals, mechanical drawings, work orders, troubleshooting guides, even do-it-yourself YouTube videos.

In a traditional audit, an engineer would spend 8-10 minutes per asset for an initial visual inspection and nameplate recording. With the new technologies above, a field technician with a mobile app can accelerate the process and get higher quality data in far less time compared to a traditional audit.

Because new AI-powered capabilities can automatically retrieve equipment attributes, manuals, drawings, etc., there’s no need for weeks of follow-up research and review and there’s greater assurance that the data approaches 5C-quality.

Apps like JLL Serve promote efficiency through automation and deliver accurate, quality data for better-informed lifecycle asset management decisions. Automation and AI ensure that data is complete, comprehensive correct, and current, saving valuable time for technicians.

従来の資産目録を行うことは常にスムーズなプロセスではありませんでした。閉ざされたドアや鍵の紛失により、資産目録が不完全になりました。

設計ルールは、FMチーム、資産管理ソフトウェアプロバイダー、業界団体、または資産管理コンサルタントによって作成することができ、タイプ、使用、平方フィート、階数などに基づいて建物内の資産を分類するための事前定義された基準を提供します。

たとえば、ほとんどのレストランには、屋上パッケージACユニット、キッチン排気フード／アップブラストファン、アンスル防火システム、冷蔵庫、冷凍庫、電子レンジがありますので、これらの資産は、高品質データで完全な資産目録に記録されるべきです。

設計ルールは、資産目録中に現地で見つけることが期待される資産の価値あるチェックリストを提供することで、資産データが完全、包括的、および現在のものであることを保証します。JLL Serveは、プライベートクラウドと巨大なCorrigo資産データベースとの接続により、資産タイプに関する卓越した洞察を提供します。AI対応のアルゴリズムと品質データに関する機械学習と組み合わせることで、JLL Serveは予想される目録データを予測し、実際の建物に足を踏み入れる前にギャップを処方的に埋めることができます。

資産データは、FMチームがライフサイクル資産管理計画のための実用的な洞察を導くことを可能にすることでその価値を証明します。完全、一貫、正確、現在、および包括的なデータへのアクセスは効率の即時向上を生み出します。

5Csに準拠した資産データの品質は、よりインテリジェントな施設管理を可能にし、稼働時間、資産の寿命、そして資産パフォーマンスを最大化するのに役立ちます。現在の技術が資産属性をリアルタイムで埋め込み、OEMマニュアルや機械図面などの他のデータリソースを含めることで、技術者が複数の技術にアクセスする必要を排除し、すべての資産詳細を1つのガラスパネルに集約します。

AI対応の機能とモバイルアプリは資産のオンボーディングを加速し、時間、コスト、労力を節約します。CBIRとOCRを使用することで、資産のオンボーディングは従来の手作業を超える信頼性の高い、完全かつ正確なデータを提供します。

私たちの動的ソリューションがどのようにインテリジェントに運用を変革し、ポートフォリオの可能性を最大限に引き出すかを探索してください。