AIベースのIoTソリューションは、生産ライン全体に予知保全を拡張します

HIDGlobalのBradHopkins

歴史的に、予知保全のための状態監視ソリューションの使用は、高価値でミッションクリティカルな機器に制限されており、生産施設の機器の平均85％が、コストのかかる予期しないダウンタイムや修理に対して脆弱なままになっています。

今日のソリューションの問題は、 HID Global の状態監視製品管理のディレクターであるBradM.Hopkins氏は述べています。 、それらはプラントの要件にうまく適合していないか、施設全体に展開するには法外な費用がかかると考えられているということです。

現在、新しいクラスの状態監視ソリューションは、低コスト、低電力のモノのインターネット（IoT）テクノロジーと人工知能（AI）主導のクラウド分析を組み合わせて、資産群全体にわたる予知保全のコストと展開の複雑さを軽減します。

高い失敗のコスト

モーターは一般に、クリティカル/高価、セミクリティカル、または「プラントのバランス」（BoP）の一部として分類されますが、実際には、すべての機器が操作上クリティカルです。どのカテゴリの機器が故障してダウンタイムが発生するかに関係なく、関連する1時間あたりのコストは、食品加工工場で30,000ドル、石油化学業界で87,000ドル、自動車工場で200,000ドルに及ぶ可能性があります。

障害はまた、数百または数千のBoPモーターの資産群全体で他の人件費および設備の修理および交換コストを発生させる可能性があります。障害がタイムラインや生産サービスレベル契約（SLA）に影響を与えたり、バックログを延長したりする場合に考慮すべきプラント生産損失のコストもあります。

これらのリスクは、AI主導のクラウド分析機能を備えたワイヤレス通信プラットフォームに低コストで低電力のセンサーを統合するIoTベースの状態監視ソリューションを使用して軽減できます。このアプローチにより、メンテナンスを事後対応型または予防型のアプローチから、生産ライン全体にわたるより知識ベースの予測型アプローチに移行する際のコストと導入の障壁が軽減されます。

新しい状態監視

導入モデル

今日のIoTベースのAI駆動型ソリューションは、設置が簡単な低コストのセンサーを採用しているため、BoPモーターを含む生産ラインの全資産で状態監視を使用することが経済的に実現可能です。このソリューションは、アルゴリズムとデータ分析を使用して資産の健全性を判断し、問題や障害を予測し、強力なポリシーエンジンを利用して、差し迫った問題をリアルタイムで特定してユーザーに警告します。

従来の状態監視ソリューションとは異なり、IoTベースの製品は、有線インフラストラクチャ、サーバー、またはアンテナを必要とせず、複数の資産フリートにわたるプラントマネージャーの検査、保守、および運用慣行に簡単に統合できます。振動センサーと温度センサーを備えたBluetoothLow Energy（BLE）ビーコンが各アセットにインストールされ、デューティサイクル、温度、振動のオン/オフ検出とリアルタイム監視に使用されます。

ビーコンはエッジ処理を使用してマシンヘルスメトリックを計算し、BluetoothからWiFiへのゲートウェイを介してクラウドに送信されるデータの量を削減します。クラウドではさらに分析が行われます。これにより、より頻繁なデータ収集も可能になり、2分ごとに新しいデータを使用して機械の振動状態をほぼリアルタイムで可視化できます。

ビーコンが設置されている各資産のベースライン振動挙動を学習するための最初のトレーニング期間の後、ソリューションは通常のアクティビティのモデルを生成します。次に、ポリシーエンジンを使用して、このベースラインからの大幅な逸脱を特定し、これらの変更を組織に通知して、ダウンタイムを削減するための手順を実行できるようにします。この時点から、プラント管理には、予防的な保守、検査、および運用戦略を改善し、実行するアクションについてより適切な決定を下すための重要なツールがあります。

これらの予知保全有効化ツールは、クラウドベースのサービスとしてのソフトウェア（SaaS）サブスクリプションを介して提供されます。これにより、組織は、リモートハードウェア構成の基本的なフリート管理から、より詳細な機器ステータスモニタリング、AIベースのアラートの障害検出を含む高度な状態モニタリングまで、必要なときに必要な機能を展開する柔軟性が高まります。 。

初期の成功

複数の業界のメーカーは、AI主導のクラウド分析を使用してIoTベースの状態監視ソリューションを採用することで貴重なメリットを実感しています。一例として、世界最大の鉄鋼メーカーの1つは、摂氏70〜80度の環境でモーターの温度と振動を監視して、予知保全戦略を強化し、プラント全体の計画外の機器のダウンタイムを削減しています。

これらの解決策は、検査中に見落とされた問題を見つけることがよくあります。

大手製薬会社はこのような問題について警告を受けましたが、視覚的に検証できなかったため、監視下に置かれました（図1を参照）。アラートは1週間以内に再トリガーされ、高帯域幅のラボグレードの機器と高度なデータ処理による徹底的なチェックにつながりました。劣化が確認され、プラントは、費用のかかる計画外のダウンタイムを回避するために必要な修理を行いました。

従来、プラントは、最も高価またはミッションクリティカルな機器以外の機器に状態監視ソリューションを導入していませんでした。現在、この新しい可視性の向上により、生産ライン全体で、組織は計画外のダウンタイムや予期しない修理、機器の交換、およびフリートの大部分に関連する関連する労働要件を阻止できます。

BluetoothビーコンをクラウドベースのAI駆動型分析エンジンと組み合わせることにより、最新のソリューションは、これまでとはまったく異なる方法でこれらの課題に対処します。これらは、組織全体の予知保全プログラムとよりスマートな全体的な運用に必要な実用的なデータを収集および監視するための迅速かつ簡単な方法を組織に提供します。

作者は Brad M. Hopkins、HIDGlobalの状態監視製品管理ディレクター。