インダストリー4.0の進歩による持続可能性への取り組み

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今日、産業分野の企業は、持続可能性のパフォーマンスの向上にますます重点を置き始めています。政府の規制やより環境に優しい事業に適応するための執行委員会からの期待にますます取り組む業界は別として、特にミレニアル世代の労働者の多くは、家庭、旅行など、生活のあらゆる面でより環境に優しい生産について強く感じています。 、そして仕事中。 「グリーン」はムーブメントです。

現在、多くの企業は、人、地球、利益を等しく考慮して、持続可能性の目標の脆弱なバランスに批判的に焦点を合わせています。インダストリー4.0テクノロジーはゲームを変え、長年の現状を解体し、特に生産レベルで持続可能性のパフォーマンスを向上させるための洞察とガイダンスを提供します。

真実は、デジタルツールは、主にエネルギー効率、汚染防止、バリューチェーンの最適化に焦点を当てて、何十年にもわたって持続可能性のパフォーマンスで企業を支援してきたということです。新たな取り組みは現在、ビジネスチェーンとバリューチェーン全体を対象としており、成功を目標とするためには、より優れた可視性と洞察が必要です。

多くの組織は、エネルギー消費や生産からの無駄の可能性を減らすために、すでにさまざまなデジタルツールを使用しています。ただし、企業は通常、ドルまたはその他の現地通貨で成功を測定しています。成功の尺度は、今日、財務測定から、最新のテクノロジーが提供できるより具体的な排出量または効率の測定基準に変化しています。

今日存在するIoTの数え切れないほどの革新により、企業は二酸化炭素（CO2）排出量だけでなく、さまざまなプロセスオプションに関連する特定の排出物または廃棄物についての洞察を提供するソリューションを見つけることが重要です。たとえば、企業は、プロセス排出量の影響をより適切に判断したり、生産における水利用効率を調べたりするために、運用ダッシュボードでCO2メトリックを求めています。オペレーターは、これらの測定値を提供するソリューションを見つける必要があります。

追跡技術

高度な排出量追跡技術は、出力を直接測定し、それらの排出量を特定のプロセスに追跡して関連付け、組織が運用活動やプロセス設計を調整できるようにします。たとえば、複数のステップを含む非常に複雑なプロセスでは、排出プロファイル全体を確認することは困難です。そのため、CO2の抑制を任された場合、どのプロセスが最大の貢献者であるかを特定することは困難です。

見えない場合は調整できません。追跡ソリューションは、プロセス全体の範囲を提供し、NOx、SOx、およびその他の多くの汚染物質の排出量を把握します。この洞察は、エンジニアとオペレーターが自分たちの活動が環境指標にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。

プロセスシミュレーション

しかし、排出量の追跡はエネルギー管理の方程式の一部にすぎません。プロセスシミュレーションおよびモデリングツールは、製品開発者が本質的に無駄の少ない新しいプロセスを発見して最適化すると同時に、最初から主要な安全性能を設計するのに役立ちます。

これらのソリューションは、プラントの安全性とパフォーマンスを向上させ、エネルギー使用量と生産廃棄物を削減するだけでなく、安定した運用を維持するのに役立ちます。これにより、時間の節約になるワークフロー（エネルギー節約）が実現するだけでなく、プラントオペレーターは、プラントの状態とその状態内のさまざまなシナリオを評価して、全体的なエネルギーと廃棄物の管理をサポートできます。

多変量分析

さらに、オンラインの多変量分析ソリューションは、オペレーターが発生する可能性のある問題を修正するのに役立ちます。そのため、生産の問題が早期に発見され、産業廃棄物として失われる前にバッチを回収できます。この良い例は、製造プロセスに入る際の原材料のバリエーションの特定です。

最終製品を完全に台無しにする代わりに、テクノロジーはオペレーターにこれらの差異を警告するので、プロセスの調整は高品質の最終製品を提供できます。このような分析は、仕様外の生産につながる可能性のある動作異常による状態の修正にも役立ちます。

エネルギー排出量への洞察とは別に、多変量分析は企業にデータベースの決定を提供し、リーダーがどの製品を製造するか、いつこれらの製品を製造するか、変動する条件にどのように調整するかを決定するのに役立ちます。これにより、生産の品質とエネルギー効率が同時に向上します。 。

高品質の生産により、使用できない規格外の製品を開発するリスクが軽減されます。会社が特殊製品を製造する場合、そのバッチが誤って製造された場合、その生産物は無駄と見なされます。このため、組織が顧客に販売するものを改善するために行うことはすべて、自動的に無駄を減らします。つまり、ある意味で、収益性は持続可能性と結びついており、最新のテクノロジーによって効率的な運用が可能になり、収益性が向上します。

残念ながら、高品質の生産への主要な障害と材料廃棄物の原因は、計画外の変数です。プロセス製造は、多くの場合、複数のコンポーネントで非常に複雑であるため、天候や変動する原材料など、制御されていない変数の影響を非常に受けやすくなっています。

人々がこれらの不規則性を解読し、それらを説明するために適切な調整を行うことは時間がかかり、不可能です。インテリジェントテクノロジーは、変動性に関する洞察を提供するだけでなく、オペレーターとプロセスエンジニアが最終製品を保存するために行動を起こしたり、調整したりするためのガイダンスを発行します。

人工知能

歴史的に、生産における最大の制御されていない変数の1つは、機器の故障でした。人工知能は、その概念を頭に浮かび上がらせるのに役立っています。 AIは、履歴データ分析と、さまざまな結果につながるプロセス条件のコンテキスト知識の両方を使用することで、その洞察を統合して、資産の動作に関する正確な予測を行うことができます。

たとえば、AIと高度なテクノロジーは、生産に関する警告を提供し、故障が発生する数週間または数か月前に故障を検出できます。オペレーターは、故障の前に機器をアイドル状態にすることを計画でき、故障による潜在的な危険な作業状況と関連する排出物を排除します。予知保全は、エネルギー管理が損失や製品の損失の可能性を回避するのにも役立ちます。これらはどちらも収益に貢献しません。

廃棄物管理への取り組み方を考えるとき、それが製品側であろうとエネルギー使用であろうと、現代の技術はこの分野で進歩を遂げるために非常に貴重です。これらのテクノロジーは、効率的で迅速な思考のエンジニアまたはオペレーターの機能を追加して、生産的な操作を保証するために操作を調整する方法を知る必要がある全体的なビューを提供します。テクノロジーは、エンジニア、オペレーターに、製造プロセスのすべての段階でより賢明な意思決定を行うための一貫したレンズを提供します。