Bilfinger UK、プロセス産業のデジタル変革を推進

次期産業革命と広く見なされるインダストリー4.0とデジタル化が、あらゆるレベルの運用システム間で前例のない接続性をもたらす機会を提供しています。これにより、施設での生産性を全く新しいレベルで解放する可能性があります。プロセスオペレーターは、デジタル監視、分析、制御をどう導入すべきか？ Bilfinger UKのデジタル・イノベーション責任者、Mark Kelly氏が解説します。

多くのメーカーは、プロセス監視と自動化を用いて効率、信頼性、アウトプット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向上を約束する新たな革命が進行中です：デジタル化です。

化学プラントや製造施設など、産業プロセスに大きく依存するメーカーにとって、デジタル化は高度な分析を促進し、リアルタイムデータに基づく予測的意思決定を可能にし、すべてのプロセスパラメータ間の関係性をより深く理解することを可能にします。

デジタイゼーション対デジタライゼーション

まず、ここで何を達成しようとしているかを理解することが重要で、それは次の2つの言葉で要約できます：デジタイゼーションとデジタライゼーション。これらには重要な違いがあります。

デジタイゼーション

単にアナログシステムの代わりにデジタルで活動を行うことを意味します。例えば、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移行させたり、電子的な記録・報告を行ったりすることです。これにより確実に効率化は図れますが、インダストリー4.0の焦点領域ではありません。

デジタライゼーション

一方、プロセスを真に理解し、デジタルソリューション導入の長期的メリットを追求することを意味します。これは継続的な学習と変革であり、複数の機能で活用できる価値ケースに基づいてソリューションを構築し、プロセスを継続的に改善することです。

新しいことではない？

もちろん、デジタルセンサーでプラント内のプロセスの主要側面を監視することは、特に複雑なプロセスで大規模生産を行うメーカーにとっては目新しいことではありません。しかし、本格的なデジタライゼーションでの大きな違いは、施設全体で起きているすべてのプロセス間のリンクを理解できる点にあります。

最新世代のスマート測量機器とカスタム構築クラウドプラットフォームにより、プラントをデジタルでアクセス可能にすることは、これまで以上に容易になりました。

異なるプロセスメトリクスを一元的に可視化できるフォーマットでデータを収集することで、オペレーター、マネージャー、オーナーは関与するすべてのパラメータ間の複雑な関係性を視覚化し、新たな最適化戦略の機会を得られます。

どこから始めるか？ - 確固たる基盤の構築

デジタライゼーションプロジェクトを検討する際の第一歩は、バリューケースを構築することです。多くの場合、最適な出発点は既存のプラントデータであり、現在のプロセス運営を評価し、監視・運用・保守のあらゆる側面と関連コストを理解することです。既存データへの分析適用は、プロセス改善の機会を浮き彫りにする強力な方法です。

すべてのステークホルダーからの合意を得るため、このアプローチの運用面からのインプリケーションも考慮すべきです。これは影響を緩和し、成功裏な実装を促進する上で不可欠です。

適切なハードウェアの導入

プロジェクトの不可欠な地盤固めが完了したら、チームは必要なすべてのパラメータでデータを取得し、テレメトリーと効果的な意思決定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しなければなりません。

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当然ながら、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多いでしょう。しかし、これが必ずしも完全に新しいセンサーと機器一式を意味するわけではありません。多くの場合、既存システムからのデータを活用し、新しいデジタルプラットフォームに供給できます。

全体像の解明

伝統的なプロセスデータソースの外側で、デジタライゼーションはさらに多くのデータソースを活用可能にします。例えば、メンテナンスと運用データを考慮に入れれば、メンテナンスと資産状態に基づいた生産意思決定、その逆も可能になります。天候データなどの外部ソースも、湿度が考慮要因となるプロセスでは生産計画に活用できます。

次のステップは、これらすべてのソースから生成される生のデジタル情報を収集、分析、可視化し、実行可能なインサイトを生み出す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います。わずか5〜10年前なら、大規模プロセスのセントラライズド監視と制御機能をオペレーターに提供するには、複雑で高価なカスタム構築が必要でした。今では、クラウドベースのダッシュボードの利用により、この機能がはるかに手頃になりました。

これらのプラットフォームにより、すべてのプロセスパラメータのリアルタイム情報へのリモートアクセスが可能になり、オーナーやオペレーターは現場にいなくても、プロセスの運転状況を詳細に把握できます。

運用効率と継続的改善

このすべての重要な目的は、運用効率の継続的改善と関連コストの削減です。

スループット、振動、騒音、消費電力の変化など、プロセス機器にメンテナンスが必要な兆候は多数あります。

これらの変数を監視することで、システム内の最適でない振る舞いを特定し理解するアルゴリズムを構築できます。これにより、問題を早期に検知し、プロセスの小さな調整から完全な割り込みメンテナンス手順まで、是正措置を講じられます。

この予測的アプローチにより、ダウンタイムを最小限に抑え、ビジネスに商業的・運用的にコストがかかり、手順の他部分に危険なノックオン効果をもたらす予期せぬ故障を回避できます。

自動化を超えて

製造プロセス管理における人的入力への依存を減らす良い理由は多々あります。状況変化への迅速かつ一貫した対応により、生産性向上につながるからです。

データが次の産業革命の基盤になるなら、プロセスのあらゆるパラメータを一か所に集めたデジタル画像を構築することは、人工知能ベースのシステムが最適な意思決定のために必要なデータを持てるようにするための、メーカーにとって重要なステップです。

実際、データの分析と可視化こそが、プロセスパフォーマンス改善における「難しい部分」です。多くの場合、インテリジェンスに基づく調整は、バルブの開閉、温度の上下、その他の物理的介入であり、これらは自動化しやすいものです。

確実なのは、プラント運用のデジタライゼーションはもはや未来の概念ではなく、テクノロジーは存在するだけでなく、広く利用可能で手頃になったことです。プロセス監視の大部分をまだ手作業で行っているメーカーにとって、デジタライゼーションへの投資論拠は明確です。