Bilfinger UK：プロセス業界でデジタル化を実現

次の産業革命と広く見なされているインダストリー4.0とデジタル化は、前例のないレベルの接続の機会を提供しています...

次の産業革命と広く見なされているインダストリー4.0とデジタル化は、運用のすべてのレベルでシステム間の前例のないレベルの接続の機会を提供しています。これにより、施設のまったく新しいレベルの生産性を実現できる可能性があります。では、プロセスオペレーターはどのようにしてデジタル監視、分析、制御を導入するのでしょうか。 BilfingerUKのデジタルおよびイノベーションの責任者であるMarkKellyが説明します。

ほとんどのメーカーは、プロセスの監視と自動化を使用して効率、信頼性、出力を向上させることに慣れています。

しかし、さらなるパフォーマンスの向上を実現することを約束する新しい革命が起こっています。それはデジタル化です。

化学プラントや製造施設などの産業プロセスに大きく依存している製造業者にとって、デジタル化は高度な分析を容易にして効率を高め、リアルタイムデータに基づいて予測決定を行い、すべてのプロセスパラメータ間の関係をより深く理解することができます。

デジタル化とデジタル化

まず、ここで達成しようとしていることを理解することが重要です。これは、デジタル化とデジタル化という2つの言葉で要約でき、それらの間には重要な違いがあります。

デジタル化 単に、アナログシステムを使用するのではなく、デジタルでアクティビティを実行することを意味します。たとえば、紙ベースのメンテナンスプロセスをタブレットやデータベースシステムに取り入れたり、電子的な記録とレポートを使用したりします。これを行うことで得られる効率は間違いなくありますが、インダストリー4.0の重点分野ではありません。

デジタル化 一方、デジタルソリューションの実装のプロセスと長期的なメリットを真に理解することを意味します。これは、継続的な学習と変革に関するものであり、プロセスを継続的に改善し、この情報を複数の機能に使用できるようにするバリューケースに基づいたソリューションを構築します。

新しいことはありませんか？

もちろん、デジタルセンサーを使用してプラント内のプロセスの重要な側面を監視することは、ほとんどのメーカー、特に製品を大規模に製造するために複雑なプロセスを実行しているメーカーにとって目新しいことではありません。しかし、本格的なデジタル化に関する主な違いは、施設全体で発生するすべてのプロセス間のリンクを理解できることです。

最新世代のスマート測量機器とカスタムビルドのクラウドプラットフォームにより、植物をデジタルでアクセスできるようにすることがこれまでになく簡単になりました。

異なるプロセスメトリックを1か所で一元的に表示できる形式でデータを収集すると、オペレーター、マネージャー、および所有者は、関連するすべてのパラメーター間の複雑な関係を視覚化でき、新しい最適化戦略の機会を提供します。

どこから始めますか？ -強固な基盤の構築

デジタル化プロジェクトを検討する際の最初のステップは、バリューケースを構築することです。ほとんどの場合、最良の出発点は、既存のプラントデータであり、現在稼働中のプロセスを評価し、関連するコストとともに、監視、運用、および保守の方法のすべての側面を理解します。既存のデータに分析を適用することは、プロセス改善の機会を強調するための強力な方法です。

すべての利害関係者からの賛同を得るためには、運用の観点からこのアプローチの影響も考慮する必要があります。これは、影響を軽減し、実装の成功を促進するために不可欠です。

適切なハードウェアのインストール

プロジェクトに不可欠な基礎が築かれたので、チームは、必要なすべてのパラメーターに関するデータをキャプチャし、テレメトリと効果的な意思決定を可能にするために必要なリアルタイム情報を提供する実用的なソリューションを設計する必要があります。

関連項目：

• 専門家のコメント：デジタル世界における廃棄物の未来
• フォードでのデジタルトランスフォーメーションを通じて安全を最優先する
• ブレイインターナショナル：デジタルトランスフォーメーションを通じてバルブ製造の考え方を変える
• ManufacturingGlobalの3月版が公開されました

当然、これには、タンクレベル、流量、温度、振動、消費電力など、さまざまな変数を監視するセンサーからのデータが含まれることがよくあります。ただし、これは必ずしも完全に新しいセンサーと機器のスイートを意味するわけではありません。多くの場合、既存のシステムからのデータを使用して、新しいデジタルプラットフォームにフィードすることができます。

全体像を明らかにする

従来のプロセスデータのソース以外に、デジタル化により、他の多くのデータソースを活用できます。たとえば、メンテナンスと運用データを考慮に入れて、メンテナンスと資産の状態に基づいて生産を決定したり、その逆を行ったりすることができます。気象データなどの外部ソースも、たとえば湿度が考慮され、生産計画に使用されるプロセスで考慮に入れることができます。

次のステップは、実用的な洞察を生み出すために、これらすべてのソースによって生成された生のデジタル情報を照合、分析、視覚化できるプラットフォームを構築することです。

テクノロジーはますます洗練されてきました。わずか5〜10年前は、大規模なプロセスに対して一元化された監視および制御機能をオペレーターに提供するには、複雑で費用のかかる特注のビルドが必要でした。現在、クラウドベースのダッシュボードが利用可能になったことで、この機能ははるかに手頃な価格になりました。

これらのプラットフォームでは、すべてのプロセスパラメータに関するリアルタイム情報へのリモートアクセスが可能であるため、プロセスの実行方法の詳細な概要を取得するために、所有者やオペレーターが現場にいる必要はありません。

運用効率と継続的な改善

これらすべての主な目的は、運用効率の継続的な改善と関連コストの削減です。

スループット、振動、ノイズ、消費電力のレベルの変化など、プロセス機器のメンテナンスが必要であることを示す兆候はたくさんあります。

これらの変数を監視することで、システム内の次善の動作を識別して理解できるアルゴリズムを構築できます。これは、プロセスの微調整であろうと、完全な中断保守手順であろうと、問題に早期にフラグを立てて是正措置を講じることができることを意味します。

これにより予測アプローチにより、ダウンタイムを最小限に抑え、商業的および運用上ビジネスにコストのかかる影響を与える可能性のある予期しない障害を回避し、残りの手順に危険なノックオン効果をもたらすことさえできます。

自動化を超えて

生産性の向上につながる可能性のある状況の変化への迅速で一貫した対応など、製造プロセスの管理に関して人間の入力への依存を減らす理由はたくさんあります。

データが次の産業革命の基盤となる場合、プロセスのすべてのパラメーターを1つの場所にまとめるデジタル画像を構築することは、製造業者にとって重要なステップであり、人工知能ベースのシステムに必要なデータを提供します。最適な決定を下すため。

実際、データの分析と視覚化は、プロセスのパフォーマンスを向上させるための「ハードビット」です。多くの場合、インテリジェンスに基づいて行われる調整は、バルブの開閉、温度の上げ下げ、またはその他の物理的介入であり、自動化がはるかに簡単になる可能性があります。

確かなことは、プラント運用のデジタル化はもはや未来的な概念ではなく、テクノロジーが存在するだけでなく、広く利用可能で手頃な価格になっているということです。プロセス監視の多くを手動で実行しているメーカーにとって、デジタル化に投資することについての議論は明らかです。