データ収集を適用するときにコンテキストが重要な理由

プラント管理者が産業システムの効率を向上させるのに役立つ貴重な洞察を生成するために、データ収集が重要であることは周知の事実です。ただし、業界の多くの人には知られていないように思われるのは、分析対象のデータのコンテキストを理解することの重要性です。

ここでは、産業用制御および自動化プロバイダーのマネージングディレクターであるGeorge Walker Novotek UK and Ireland データにコンテキストを適用することが洞察と統計的視覚障害の違いである理由を説明します。

トンネル視力は、スポーツから産業まで、さまざまな分野にわたる問題です。単一の目標に固執し、状況のより広い視野のために一歩後退することを忘れるのは簡単です。それでも、この一歩を踏み出すことで、状況の現実についての貴重な洞察と理解を得ることができます。

架空のシナリオを考えてみましょう。メンテナンスマネージャーがワイヤーを曲げる機械を持っていると想像してください。これらのワイヤーは、適切に機能するために非常に正確な角度に曲げる必要があります。ただし、1日の特定の時間帯に機械が適切に曲げられないため、廃棄する必要のある不良品が製造されます。

この問題を修正するために、メンテナンスマネージャーは、デバイスのオンボードソフトウェアによって収集されたデータを表示します。次に、マネージャーはデジタルツインプラットフォームを使用してデータを分析します。分析を見ると、機械が1日の特定の時間に異常に振動していることが明らかになります。マネージャーはマシンを解体し、再組み立てし、孤立したシナリオで実行しますが、それでも問題の原因を見つけることができません。

この場合、マネージャーが一歩下がって状況を調べた場合、異常な振動が近くの重機の作動期間と一致していることに気付いた可能性があります。問題のマシンには何も問題はありませんが、その周囲のコンテキストによってエラーの原因が明らかになります。これが、データ収集のコンテキストが重要である理由です。

GE Digital のようなデジタルツインシステムと組み合わせた、一連のスマートセンサーとデバイス のPredixプラットフォームでは、生産ライン全体で、データをコンテキストで表示することにより、マネージャーは相関関係を明確に確認できたはずです。コンテキストの理解を達成する別の方法は、マシンを異なるプラントの他の同様のマシンと比較することでした。

これは、デジタルツインが非常に強力なツールである理由を示しています。植物全体をデジタルモデルで再現できると、サイロの考え方が崩れます。これにより、マネージャーは全体的な洞察を得ることができ、以前は明らかではなかった問題が明らかになります。問題が何であれ、データ収集のコンテキストが重要であることは明らかです。システムを分析できるようになったのは今や現実であり、その可能性を最大限に活用する必要があります。

無駄と不要な支出を削減する可能性があるデジタルツインは、より強力な運用を可能にします。コンテキストは現代の産業分野で簡単に達成できるため、もはや産業ビジネス間の企業秘密である必要はありません。そして、この知識を共有することで、より多くの企業がスマートネットワークをよりスマートにし、運用をより効率的にし、生産プロセスをより生産的にすることができます。

このブログの作成者は、NovotekのマネージングディレクターであるGeorgeWalkerです。