製造現場の基本的な考え方である、「安心・安全・安定」を支えるため、現場は日々課題を抽出し、その解決に向けて取り組んでいる。ここ数年、その課題解決の方法として、ビッグデータ分析技術の適用が注目されてきている。従来までの監視では不可能だった、故障を予兆の段階で検出したり、過去に発生事例の無い未知の故障 (想定外の異常) を検知したいというニーズが高まっている。
この講演では、工場/プラントに大量に蓄積されているオペレーションデータ、計測データをビッグデータ分析技術によって 分析し、事故の防止・発生予兆の検知を行う活用方法について事例をあげて説明する。
- 注目され始めた設備保全へのビッグデータ分析技術適用
- はじめに
- ビッグデータの市場動向
- 業界団体/国の取り組み状況
- 設備保全現場での課題と分析技術
- 生産設備の老朽化と保全への期待
- 予防保全から予知保全へのアプローチ
- 技能継承への危惧
- 運転データから未知の知識を得る
- 故障予兆監視技術
- 故障予兆監視のニーズ
- インバリアント分析による故障予兆のリアルタイム検出
- 予兆検知の仕組み
- 異常発生箇所の特定
- 従来技術との比較
- インバリアント分析の適用範囲
- リアルタイム予兆/異常検知
- 保守/点検プロセスの効率化
- 品質改善/効率改善への適用
- 技能継承への応用
- 分析技術適用事例
- 発電プラントによる事例
- 化学系プラントによる事例
- 生産設備による事例