パフォーマンスの監視：課題、ソリューション、および利点

IoTと分析が産業機器とプロセスのパフォーマンス監視をどのように改善および強化できるかを見てみましょう。

多くの産業組織は、運用の改善と効率の向上を支援するためのデジタル化の取り組みに注目しています。大きな注目を集めている主要な分野の1つは、IoTと分析を使用して、産業用機器とプロセスのパフォーマンス監視を改善および強化することです。

RTInsightsは最近、SiemensのシニアエンタープライズセールスエグゼクティブであるAndreasSteideleと話し合いました。パフォーマンス監視に対する業界の課題、Siemens MindSphereがどのように役立つか、およびそのようなIoTソリューションを使用する利点について説明しました。これが私たちの会話の要約です。

RTInsights：パフォーマンスの監視に関して業界の課題は何ですか？

シュタイデレ： 何年もの間、メーカーが直面した最大の課題の1つは、紙ベースのツールを使用したデータの手動入力です。最もよく使われているツールは今でもExcelだと思います。もちろん、これはデジタル化には適さないツールです。人的エラーや文字起こしの問題が発生します。データが真実であるとは決して確信できません。

もう1つの課題は、データキャプチャ方法の標準化の欠如から生じます。社内にさまざまなツールがある場合、これらのツールはすべて異なる動作をし、データをキャプチャして表示するためのアルゴリズムが異なる可能性があります。

特に大規模なプラントでは、さまざまな種類の機器を継承または持ち込んでいるため、機器の状況も課題です。それらには、さまざまなハードウェアとソフトウェアを含む異種の機器ランドスケープがあります。そのため、各デバイスに接続して、機器からデータを取得することはまったく困難です。

そして最後に、最後の課題は、データを洞察に満ちた利用可能なものにするために必要なインテリジェンスの欠如です。これにより、結論を導き出し、そこから価値を得ることができます。

RTInsights：シーメンスのどのテクノロジーとどのソリューションがこれらの課題に対処するのに役立ちますか？

シュタイデレ： シーメンスは、クラウドでホストされるMindSphereと呼ばれるサービスソリューションとして産業用IoTを提供しています。機器やマシンからクラウドに送信するデータのリポジトリを維持します。データは特定のデータモデルにあります。アセットとマシンに応じて定義され、コンテキストがあります。

次に、これに加えて、MindSphereアプリケーションがあります。これらのアプリケーションは、MindSphereのデータを使用して、分析やその他の機能を実行します。パフォーマンス管理の場合、定義したKPIが表示され、品質、パフォーマンス、およびメンテナンスの観点からマシンがどのように動作しているかに関するデータが提供されます。

非常に堅牢なパフォーマンス監視ソリューションを作成するために連携するいくつかのアプリケーションがあります。

• SIMATIC Notifierはアラートを配信し、マネージャーが世界中のマシンの状態を追跡および監視できるようにします。 MindSphereでしきい値を設定し、時系列データを監視できます。マネージャーは、そのデータに基づいてアプリ内にワークフローを実装できます。
• SIMATIC Performance Insightは、機械とプラントのパフォーマンスを一目で確認できます。管理者は、アプリを使用して、マシン、生産ライン、およびグローバルプラントの完全なパフォーマンス概要にアクセスできます。管理者は、パフォーマンスインジケーターを経時的に監視し、たとえば、未使用のパフォーマンスの可能性を検出するために期間を選択してデータを分析することもできます。
• SIMATIC Collaboration Boardは、制作の問題に対処するためのコラボレーションソリューションを提供します。このアプリを使用すると、マネージャーはチームやサイト間で問題や解決策を共有できます。また、タスクを割り当てて管理したり、問題や解決策のステータスを追跡したりすることもできます。

MindSphereはこれらのアプリケーションの機能を統合し、ユーザーがパフォーマンス監視のためのエンドツーエンドのワークフローを設定できるようにします。このソリューションでは、一般的な状況として、マネージャーが何かがおかしいというアラートを受け取る場合があります。マネージャーは、KPIおよびその他のメトリックを表示および分析して、問題の理解を試みます。次に、マネージャーはコラボレーティブデータベースを検索して、特定された問題の解決策がすでに存在するかどうかを確認できます。そうでない場合は、さまざまな方法を使用して問題を解決し、何がうまくいったかを文書化して、将来問題に遭遇した人が自分の仕事から利益を得ることができるようにすることができます。

RTInsights：このようなIoTソリューションを使用するとどのようなメリットがありますか？

シュタイデレ： 適切なIoTソリューションがあれば、すべての資産が接続され、データをクラウドスペースに送信します。このように、ローカルだけでなくグローバルにも利用できるため、世界中のどこからでもこのデータにアクセスできます。これはおそらくMindSphereの最大の利点です。非常に簡単な方法でIoTプロトコルを介してマシンまたは資産を接続するためにグローバルに利用可能なデータがあります。

次に、このデータを使用してさらに一歩進むことができます。分析にドリルダウンし、それらを使用してマシンの問題を特定して解決できます。マシンのパフォーマンスが低い場合、スループットは低下します。 MindSphereによるパフォーマンス監視は、品質が期待に応え、行動を起こし、パフォーマンスや品質などを継続的に改善できるようにするための強力なツールを提供します。

もう1つ注意すべき点は、MindSphereのパフォーマンス監視とコラボレーション機能が即座に改善をもたらし、デジタルトランスフォーメーションに取り組んでいる企業の基礎となる可能性があることです。

RTInsights：これらのメリットがどのように実現されるかの例をいくつか挙げていただけますか？

シュタイデレ： 簡単な例、メンテナンスを紹介します。 IoTの前を想像すると、マシンに問題が発生したときはいつでも、会社はサービスラインに電話する必要がありました。次に、一部の技術者が電話に出て、機械の何が問題なのかを突き止めなければなりませんでした。ほとんどの場合、彼らは人々を現場に送り、何が起こっているのかを見て、それを修理しようとしなければなりませんでした。

IoTを使用した新しいデジタル化の取り組みにより、このデータをサービスロケーションで利用できるようになります。何が起こっているのかを見るために誰かを派遣する必要はありません。別の場所から、マシン、マシンのパラメータ、マシンの動作について、この仮想的な洞察を得ることができます。結論を導き出すことができます。その後、アップデート、サービスアップデート、ソフトウェア、バグ修正、ホットフィックスなどを介して修正する必要がある場合は、リモートでこれを行うことができます。または、リモートで実行できない場合は、サービス技術者が到着し、何を探すべきかをすでに知っています。

そのため、サービスとメンテナンスの作業は、多くの場合、仮想的かつ迅速に実行できます。これにより、時間、移動、工数を大幅に節約できます。

もう1つの例はパフォーマンスです。すべてがオンサイトにある場合、単一のマシンまたは単一のプラントのパフォーマンスデータしか見ることができませんでした。データは通常グローバルに利用できないため、他の場所の系統やプラントのパフォーマンスを比較することは困難でした。さらに悪いことに、データはサイトごとに異なる方法で収集されたため、誰もが独自の計算作業を行いました。

産業用IoTによるパフォーマンス監視を使用すると、すべてのサイトまたはすべての回線を同じ方法で測定できます。信頼できる唯一の情報源があるため、データを比較できます。したがって、ラインとプラントのパフォーマンスをベンチマークできます。結論を導き出し、どのレシピが最もよく実行されるか、どのシフトが最もよく実行されるか、またはマシンラインをより効率的に操作する方法を学ぶために教育が必要な人を確認できます。