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インダストリアルIoTと予測分析:製造効率を加速する

インダストリアル・インターネット・オブ・シングス(IIoT)、インダストリー4.0、デジタルファクトリーなどは、マーケティング担当者が好んで使うバズワードです。しかし、これらが広く採用されるようになった今日、それらは適用可能な技術となり、製造業者が「より高い生産性」という普遍的な目標を達成できるようになりました。

最初からデータの話です。工場のフロアはあらゆる面でデータに富んでいます。ただそれを取得するかどうかの問題です。米国の製造業者のわずか約3%しか、運用データを活用して有益な情報を抽出していないと言われています。IIoTへの転換を成功させるには、企業が目標と、それを成功に導く人的リソースの可用性について明確である必要があります。

トップダウンで分解された目標が最も合理的で、チームがモジュール式に積み上げていくことを可能にします。また、IIoTはさまざまな機能の結合体であるため、学際的な連携を可能にする作業関係を構築することが重要です。プラントエンジニア、技術者、SI(システムインテグレーター)、そしてもちろん経営陣が協力する好例です。

予測分析はIIoTの不可欠な側面であり、これがないと転換の目的そのものが失われます。データの塊を活用し、真の意味でのインテリジェンスを実現します。一言で言えば、予測分析はプロセス品質の向上と需要予測を通じて、組織の生産性向上を可能にします。しかしデジタルファクトリーでは、その役割はさらに広範囲に及び、機械稼働率の向上や設備の強制故障防止などの領域にまで伸びます。

工場全体に配置されたセンサーからリアルタイムで収集されるデータを処理することで、予測分析は、実際に故障する前に故障しそうな機械についてオペレーターに洞察を提供します。これにより、オペレーターは工場全体の混乱を招くのではなく、アイドルタイム中に修理をスケジュールできます。

収集データ量が増えるにつれ、自動化の範囲も広がり、手作業プロセスのインテリジェンスを高められます。例えば、故障が迫っている場合に自動的に機械操作を減速させたり、寿命を延ばす閾値を設定したりするようにシステムを調整できます。

同様に、データの上流化により、オペレーターは根本原因分析をより高精度で実行でき、特定のエラーの再発確率を下げられます。

これらすべてのメリットは理論上のものではなく、世界中の組織で実際に享受されています。例えば、American Electric Power(AEP)での予測分析活用により、ガスタービンの故障前に修理が可能になりました。この早期警告により、タービンの完全故障で発生していたであろう1,900万ドルの損失を回避しました。

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