産業パフォーマンスの向上：IoTと分析で監視課題を克服

IoTと分析が、産業用機器とプロセスのパフォーマンス監視をいかに改善・強化できるかを解説します。

多くの産業組織が、運用改善と効率向上のためにデジタル化の取り組みを進めています。特に注目されている分野の一つが、IoTと分析を活用した産業用機器とプロセスのパフォーマンス監視の改善・強化です。

RTInsightsは最近、シーメンス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Andreas Steidele氏にインタビューを行いました。パフォーマンス監視における業界の課題、シーメンスMindSphereがどのように役立つか、こうしたIoTソリューションを使用するメリットについて議論しました。以下は会話の要約です。

RTInsights: パフォーマンス監視における業界の課題は何ですか？

Steidele: 長年、メーカーが直面してきた最大の課題の一つは、紙ベースのツールを使用したデータの手動入力です。最も使用されているツールは依然としてExcelだと思います。しかし、これはデジタル化には不適切なツールです。人的ミスや転記の問題が発生します。データが真実かどうかを確認することはできません。

もう一つの課題は、データ取得方法の標準化不足です。社内にさまざまなツールがある場合、それらはそれぞれ異なる動作をし、データの取得と表示に異なるアルゴリズムを使用している可能性があります。

設備環境も課題です。特に大規模プラントでは、さまざまなタイプの設備を継承または導入しています。異なるハードウェアとソフトウェアを含む異機種混在の設備環境であるため、各デバイスに接続してデータを取得すること自体が困難です。

最後に、データを洞察に富んだものとして利用可能にし、結論を導き出して価値を得るために必要なインテリジェンスが欠けていることです。

RTInsights: これらの課題に対処するためのテクノロジーとシーメンスのソリューションは何ですか？

Steidele: シーメンスは、MindSphereと呼ばれる産業用IoTサービスソリューションを提供しています。これはクラウドでホストされ、お客様の設備と機械から送信され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従っており、お客様の資産と機械に従って定義され、コンテキストを持っています。

その上に、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を表示し、品質、パフォーマンス、メンテナンスの観点から機器の動作に関するデータを提供します。

パフォーマンス監視のための堅牢なソリューションを構築するために連携する複数のアプリケーションがあります：

• SIMATIC Notifier：アラートを配信し、管理者が世界中の機器の状態を追跡・監視できるようにします。MindSphereで閾値を設定し、時系列データを監視できます。管理者はそのデータに基づいてアプリ内でワークフローを実装できます。
• SIMATIC Performance Insight：機器とプラントのパフォーマンスを一目で把握できます。管理者はアプリを使用して、機器、生産ライン、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。また、経時的なパフォーマンス指標を監視し、特定の期間を選択してデータを分析することで、未活用のパフォーマンスポテンシャルを検出できます。
• SIMATIC Collaboration Board：生産課題に対処するための共同ソリューションを提供します。このアプリでは、管理者がチームやサイト間で問題と解決策を共有できます。タスクの割り当てと管理、問題と解決策のステータス追跡も可能です。

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。典型的な状況として、管理者が何らかの異常を知らせるアラートを受け取ります。管理者はKPIやその他の指標を表示・分析して問題を理解しようとします。次に、共同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します。存在しない場合は、さまざまな方法で問題を解決し、何がうまくいったかを文書化することで、将来同じ問題に遭遇した人がその作業の恩恵を受けられるようにします。

RTInsights: このようなIoTソリューションを使用するメリットは何ですか？

Steidele: 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、データがクラウドスペースに送信されます。これにより、データがローカルだけでなくグローバルに利用可能になり、世界中のどこからでもアクセスできます。これがおそらくMindSphereの最大の利点です。IoTプロトコルを通じて、機器や資産を非常にシンプルに接続し、データをグローバルに利用できます。

さらに、このデータを活用して一歩進むことができます。分析を深掘りし、機器の問題を特定・解決するために使用できます。機器のパフォーマンスが良くなければ、スループットが低下します。MindSphereによるパフォーマンス監視は、品質が期待通りであることを保証し、パフォーマンス、品質などの継続的な改善のために行動を起こすための強力なツールを提供します。

もう一つ付け加えると、MindSphereのパフォーマンス監視と共同機能は即座に改善をもたらし、デジタル変革に取り組む企業の基盤となる可能性があります。

RTInsights: これらのメリットがどのように実現されるか、例を挙げていただけますか？

Steidele: シンプルな例として、メンテナンスを挙げましょう。IoT導入前は、機器に問題が発生すると、企業はサービスラインに電話しなければなりませんでした。その後、技術者が電話に出て、機器の何が問題なのかを特定しなければなりません。おそらく現場に人を派遣し、状況を確認してから修理を試みることになります。

IoTを活用した新しいデジタル化の取り組みでは、このデータをサービス拠点で利用できます。現場に誰かを派遣して状況を確認する必要はありません。別の場所から、機器のパラメータ、機器の動作へのバーチャルな洞察を得られます。結論を導き出し、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で修正が必要な場合は、リモートで実行できます。あるいはリモートで対応できない場合でも、サービス技術者が何を確認すべきかを把握した状態で現場に到着します。

したがって、サービスとメンテナンス作業は多くの場合、バーチャルかつ迅速に実行できます。時間、移動、工数を節約できるため、大幅なコスト削減につながります。

もう一つの例はパフォーマンスです。すべてがオンサイトだった頃は、単一の機器や単一のプラントのパフォーマンスデータしか見られませんでした。データが通常グローバルに利用できなかったため、別の場所のラインやプラントのパフォーマンスを比較するのは困難でした。さらに悪いことに、サイトごとにデータの収集方法が異なっていたため、それぞれ独自の計算作業を行っていました。

産業用IoTによるパフォーマンス監視では、すべてのサイトやすべてのラインを同じ方法で測定できます。これにより、データを比較できるようになります。なぜなら、一つの「真実の情報源」があるからです。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、どのレシピが最適か、どのシフトが最適か、誰が機器ラインをより効率的に運用するための教育を必要としているかを把握できます。