重要な設備全体のダウンタイムの防止：AI分析とリアルタイムモニタリングで稼働時間を大幅にアップ

プレゼンター:Adi DhoraとGuga Gugaratshan

日付:2026年6月9日

所要時間:40分

言語:英語

先進的なインフラ運営事業者が、物理法則を取り入れたAI、高度な信頼性評価モデル、そしてエンジニアリング用途に対応した高精度センサデータを活用して、構造上の問題を診断し、重大な障害へ発展する前に保全ニーズを予測する方法をご紹介します。

本ウェビナーで学べること

事後対応型保全から予知保全へ:設備や構造物の劣化・摩耗の初期兆候を早期に検知し、高額な運用停止や設備トラブルが発生する前に対策を講じる方法をご紹介します。
物理情報に基づく信頼性:実際の運用環境で取得したセンサデータとシミュレーションモデルを組み合わせることで、これまでにない高精度な異常診断を実現する方法を学びます。
実用的なRAMデジタルツインの構築:継続的なデータ取り込みにより、信頼性、可用性、メンテナンス性、ライフサイクルコストに関する意思決定を運用化します。

Presenter

Guga Gugaratshan

Business Development & Digital Products Director, HBK.

Gugaは、設備インテリジェンス、モニタリング、信頼性のための高度ななソリューションの開発において、グローバルチームを率いています。

エンジニアリング、製品開発、産業システム分野において25年以上の経験を有し、深い技術的専門知識と、高い価値を生み出すソリューションの開発・事業拡大を推進してきた実績あるリーダーシップを兼ね備えています。

Gugaのキャリアには、Dana CorporationとCaterpillar Inc.で主要なリーダーシップの役割、製造オペレーションの管理、製品開発の指揮が含まれます。

専門分野は信頼性・耐久性予測、データ収集システム、構造・力学。

機械工学および応用データサイエンスの修士課程を修了しています。

Presenter

Principal Reliability Consultant, HBK.

Adiは、設備信頼性の向上、稼働率の最大化、ライフサイクルコストの最適化を継続的に実現するためのコンサルティングサービスとソフトウェアソリューションを提供し、企業のリーダーが高コストな設備停止や運用障害を未然に防ぐことを支援しています。

13年にわたるキャリアの中で、Fortune 100企業を含む60社以上の設備集約型企業と協業し、設備・インフラ資産のパフォーマンス管理の変革を支援してきました。

Adiは、高度なな分析、デジタルツインの運用化、大規模な資産データマネジメントに特化し、インダストリー4.0に必要な効果を提供します。

Waterloo大学でエンジニアリングの学位を取得。