自社ビール醸造でプラントインテリジェンスをデモ：データ収集から分析まで

あまり知られていない秘密ですが、Sure Controlsには自家製ビールマシンがあります。このビールマシンは、お客様への施設見学で常にハイライトになります。プラントインテリジェンス機能のデモにも最適だと思いました！数週間前、醸造担当のJoshが数バッチ醸造。醸造中、社内テスト用に使用しているHistorianを接続し、データ収集。この記事では、プロセスに接続してデータを通信・収集し、収集したデータをどう可視化・分析できるかを実演します。
パート1 ― データ収集
以前のブログ「データ収集をわかりやすく」で標準とプロトコルについて詳述しましたが、ここでは深入りせず、この演習がいかにお客様向けプロジェクトへのアプローチの好例か示します。まず、醸造マスターJoshと座り、収集すべき重要情報ポイントを特定。基本的に醸造プロセスは3ステップ：マッシュ、ボイル、ブレーク。これらのステップで監視すべき重要項目は温度。また、プロセスのどのステップにいるかをデータ収集システムに伝える方法も必要。
温度データ収集のため、ビールマシンを分析。調理容器のヒータを制御する温度コントローラが配線されていることが判明。幸い、これらコントローラは通信機能を持つため、必要な標準とプロトコルを特定するのみ。これらコントローラはModbusを通信プロトコルとして使用。Modbusは一般的で扱いやすいので好都合。課題は、コントローラがシリアルリンクのみで通信するのに対し、Historianサーバーが離れた場所にあること。これをシリアル- TCP/IPゲートウェイデバイスで解決。HistorianサーバーがModbus TCPでコントローラと直接通信し、必要な温度データを収集可能に。
次にプロセスステップ問題の解決。
プロセスのどのステップにいるか取得するため、小型PLCとHMIを使用。幸い、アプリケーションテスト用の小型PLCと、セールスデモ用HMIが手元にありました。PLCにテキストデータを保持するレジスタをプログラミング。HMIに、Joshが醸造プロセスのどのステップにいるか選択するシンプルなボタンをプログラミング。例えば「マッシュ」ボタンを押すと、HMIがPLCにプログラムされたレジスタに「マッシュ」という値を書き込み。PLCはEthernetネットワークに接続され、Historianがレジスタを直接読み取りプロセスステップを記録。これにより後でデータを見る際にコンテキストが与えられます。
パート2 ― データ取得完了 ― さてどうする？
ビール1バッチ醸造後、PLCが記録したプロセスステップをフラグとしてデータを抽出。プロセスステップ変化を検知し、各ステップの開始・終了ポイントを取得。各ステップをトレンドビューで表示：
マッシュ

マッシュ工程では、温度が安定して153°F（約67℃）を維持。
ボイル

ボイル工程でも同様、温度が安定して210°F（約99℃）を維持。
ブレーク

このステップは醸造で重要。ワート（醸造中の液体 ― まだビールではない）を酵母投入に安全な温度まで下げる必要がある。トレンドから、ワートを200°Fから100°F（約93℃→38℃）まで下げるのに約13分かかったことが分かる。全体的に、今回のバッチは醸造マスターが優れた仕事をしたようだ。
データについてもう少し話そう。初期分析にトレンドを使用。データを視覚的に提示することで、プロセス中に発生した異常を素早く発見可能。例えば、ボイル工程で一瞬温度が急落したら？ヒューズ切れで実際に温度低下しバッチが危険？それともセンサが外れてデータが歪んだだけで、再接続後は一定温度を示しバッチは問題なし？この種の分析は、品質テストで不合格が出た際の「何が悪かったか」特定に非常に有用。
バッチの簡単なサマリーが欲しい場合は？Historianクライアントのクエリツールで簡単な統計分析：

マッシュ工程中のワート温度のシンプルな統計分析。最小、最大、平均、標準偏差を取得。温度がセットポイントから1度以内に収まり、期間中ほぼセットポイント平均で推移したことが一目で分かる。

ボイル工程ではわずかに大きな変動があるが、許容範囲内。
さらに「ディープダイブ」したい場合は、Excelに簡単にエクスポート可能。馴染みのツールで生データを直接閲覧、独自チャート・レポート作成で追加分析：

データ収集の追加「ヒントとコツ」。本物の醸造所なら、このバッチにバッチ番号を割り当て、その値もHistorianに記録すべき。次に同じ「Citra Tripel」を醸造する際、前回バッチと比較可能。テスターが特定バッチで特筆すべき点を指摘したら、何が起きたか分析し、レシピを更新して将来バッチで改善を再現、あるいは単純に比較可能。またトレンドツールで「タイムオフセット」機能を使い、両バッチデータを同時表示・重ね合わせ視覚比較も可能。
この記事をお楽しみいただけましたか？自動データ収集がプロセス改善にできることはまだ表面をかいただけ。将来の記事で、ダウンタイムデータ取得と原因分析の追加テクニック、データ収集システムを「事後分析」ではなく「イベント発生時」にプロセスチームへ通知する活用法について議論します。