本サービスは予防保全を高度化し,設備コンディションに応じたメンテナンスの実現と効率的な設備運用を支援することで,前述の顕在課題を解決へと導く。石油化学プラントでは,刻々と変化する運転状態を把握し,適切なタイミングで保守する必要がある。これを実現するために,運転状態を自動的に分類・解析することで,故障の前兆である状態変化や異常発生をリアルタイムに検知する予兆診断サービス「ARTiMo(アルティモ)」の提供を開始した。このサービスでは,収集した運転データをAI技術の一種であるデータクラスタリング技術(ART:適応共鳴理論)を用いて解析することで異常を検知する。過去の正常な運転データを事前学習させることにより,予兆診断の基準となる正常データのカテゴリーに自動分類する。そのうえで,実際のプラント運転時に取得した新規データを自動分類し,正常カテゴリーと比較することにより,運転状態が正常かどうかを診断する。新たなデータのカテゴリーが発生した場合には,オペレータは,プラントの運転状況や正常カテゴリーと異なる要因を基に正常・異常を判断して学習させることで,次回以降の診断精度を高める。本サービスにより運転監視を行うオペレータの負担軽減のみならず,故障発生率の低下による運用・保守の効率化を実現し,石油化学プラントの安全・安定操業を支援していく。4M(Man,Machine,Material,Method)データをデジタル化して高精度な予測・制御を実行することで,品質・生産性の革新をめざす動きが活発化している。人物(Man)の情報を解析することで,熟練者のスキルに依存しない,効率的で安全な組立作業を実現するため,ハンズフリー組立作業支援システムを開発した。特徴は,音声によるハンズフリーでの手順書操作と,画像解析機能による高精度な作業実績収集である。作業員を特定し作業実績を把握する手段として,製造現場に設置したカメラをセンサーと捉え,ディープラーニングにより人物検知・追跡を行った。組み合わせることで,特定の作業員を追跡し動線を把握することが可能である。取得された動線から,設定された作業エリア内に滞在している時間を集計することで,作業従事時間を把握することができる。これにより,作業設計にフィードバックすることや,実態に即した原価把握を行うことが期待される。4Mデータマネジメントによる生産ロス分析サービス日立は,製造現場のデータとノウハウ(OT),AIなど(IT)の融合による製造現場のIoT化・ノウハウのデジタル化に取り組んでいる。この度,現場の生産資源に関わる4Mデータを複合的に収集・記録・活用(マネジメント)し,顧客の生産ロスに関わる要因とその改善検討の分析に役立つサービスを開始することにした。この「4Mデータマネジメントによる生産ロス分析サービス」は,生産管理の熟練者の視点によるロス解析ノウハウを4Mデータの観点でモデル化し,その解析手法を分析・可視化の機能として提供するものである。特徴として動画解析技術を利用して人物(Man)情報の計測を可能にしており,ロボット付き自動加工設備を対象にした実証では,人的要因によるロス(例:作業者不在ロス)が可動時間比で10%以上発生していることを明らかにするなど,従来では見極めが難しかったロス要因の分析・定量化に役立つことを確認した。工作機械業界などを対象として,2020年度のサービス開始を予定している。多品種生産が主体となっている。プラント設備の基本設計と一部の詳細設計,および主要機器(メインリアクタおよびリアクタ附随機器)の納入を完了した。Study)支援を実施した。2019年6月に顧客工事によりプラントは完成しており,引き続き試運転にて性能確認を実施している。顧客はさらなる設備増設や既設設備との運転統合の要望もあり,計画段階からの顧客支援を継続していく。鉄鋼プラントでは,製品鋼板の品質や歩留り改善のために,板厚公差外れの短縮や板破断の防止,形状安定化などが求められる。これらの改善には要因分析が不可欠であるが,実操業では多様な鋼種,板厚,板幅などの組み合わせを圧延するため,人手では膨大な時間を要し,解析スキルにより結果が異なるなどの問題にも直面する。Analysis)を開発・提供してきた。Acquisition)システムをデータ収集基盤に採用し,新しいHITSODASとして生まれ変わった。2019年7月に海外顧客へ初号機を納入し,2019年9月からHITSODASを活用した操業支援サービスを開始している。ファシリティマネジメントに貢献するセルコンセプト・モータドライブシステム鉄鋼プラント用モータドライブシステムは,セルコンセプト※)を適用している。kW以下は3面で対応可能となった。タンデムコールドミルでは,2011年以前の総盤面数は約60面であったが,現在は18面で対応可能であり大幅な小型化を実現している。将来,機能別セルに改廃が発生した際はセル単位にレトロフィット(改装)することでシステムの延命が可能である。プラント設備を総合的に管理・活用するファシリティマネジメントは,顧客の経営課題の一つであり,その解決策として設備のライフサイクルコストの最適化が考えられる。これに対してセルコンセプト・モータドライブシステムは,小型化とレトロフィットでシステム導入時と運用時の両コストの最適化に貢献できる。今後,このコンセプトをさらに深化させ,顧客の課題解決に貢献できるモータドライブシステムへと進化させていく。※)機能別セルの選択と組み合わせによって全体機能を実現する設計思想。Ver1.0リリース以降,継続的にバージョンアップを重ね,2019年3月にVer3.0をリリースした。取り組んだものである。設備保全方式には,事後保全,定期保全(時間基準保全),予防保全(状態基準保全)という分類がある。昨今,高度成長期に建設した設備の老朽化,人材不足により,現場保全員の作業負荷が増大する問題に対して,効率的な設備保全サイクルの構築を目的とした予防保全への関心が高まっている。Ver3.0ではこの設備保全サイクルを実現するため,稼働情報蓄積機能であるSmartFAM/Monitorを軸に,設備稼働情報の蓄積,設備の監視定義,保全員への異常値アラームの連携により,保全員の設備点検業務を効率的に実施する仕組みを実現した。具体的には,既存の設備稼働データ蓄積機能において,故障・停止につながると判断する基準値を担当者があらかじめ設定することで,自動収集した稼働データ上で異常値を検出し,担当者にメール通知および画面表示する異常値アラーム機能を強化した。加えて,統計分析/BI連携による高度な分析機能を強化し,従来は熟練技術者が経験や勘で判断していた設備停止の予兆や属人化していた設備保全に関するデータを管理・見える化することで,専門的な知識を持たない担当者でも,設備故障・停止の兆候を把握し,先手での保全計画立案ができるようになった。予算・実績や予備品・棚卸しなどの管理機能を追加し,現場の業務効率向上とともに,一元管理できるデータの範囲を拡大し,経営者がデータを経営に生かし,工場全体の最適化につなげることを可能とした。製造オペレーター作業支援ソリューション中堅製造業の多くは,製造現場の作業管理を紙による運用に頼っている状況であるが,IoT化により現場運用のデジタル化を推進する動きが加速している。System:製造実行システム)を導入するにはハードルが高く,作業進捗の見える化や誤作業の防止など現場の課題に焦点を当てたシステム導入のニーズも多い。これらのニーズに対応した製造オペレーター作業支援ソリューションを提供している。特長は以下のとおりである。Reader®が必要です。