PRiSM...Avantis PRiSMの概要 1．過去の正常稼働時の履歴データを機械学習させ、データモデルを作成 2．リアルタイムに現在の装置のデータを常に監視し、

PRiSMの機械学習・AIによる予知機能の可能性

APM(Asset Performance Management)が造る未来

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日鉄テックスエンジ(株) システムソリューション事業部古賀正明

2019/12/3 Rev.01

アジェンダ


日鉄テックスエンジ(株) 会社概要

AVEVAが提供する保全のソリューション

予測的/予知保全（PRiSMのご紹介）

PRiSM導入事例

ケーススタディ

まとめ

日鉄テックスエンジ(株) 会社概要


会社概要


商号日鉄テックスエンジ株式会社 NIPPON STEEL TEXENG.CO.,LTD

創立 1946年 9月 7日

資本金 54.7億円

株主日本製鉄株式会社（100%）

従業員数 11,399名（2018年3月31日現在）

売上高 3,057億円（2018年3月期）

営業種目

(1)土木建築工事の調査、企画、設計、施工、監理及びコンサルティング業務の請負または受託(2)地域開発、都市開発、海洋土木、環境整備に関する調査、企画、設計、施工、監理及びコンサルティング業務の請

負または受託(3)鉄鋼、一般化学、生化学、石油、石炭、ガス、原子力、食品、医療、水、運輸、流通、電力等の産業設備に関する

機械、電気、通信、計測制御システムの調査、企画、設計、施工、監理、エンジニアリング及びコンサルティング業務並びに装置・機器・資材等の製造及び販売

(4)前３号に関する設備の運転、保守、管理及び修理(5)空調及び冷凍設備の企画、設計、製造、施工並びに高圧ガスの製造及び販売(6)コンピュータシステムに関する企画、設計、製造、販売、管理、運営及びソフトウェア開発等の情報サービス(7)鉄鋼製品等の加工及び販売並びに製造に関連する作業(8)梱包材料の製造及び販売並びに梱包関連作業(9)活性炭の製造及び販売(10)パーティクルボードの製造及び販売(11)労働者派遣事業(12)前各号に附帯関連する一切の事業

グループ会社テックスエンジソリューションズ（株）、（株）太九、（株）太豊テクノス、太広産業（株）、（株）タイパックス、（株）太東、太総産業（株）、テックスエンジテクノサービス（株）、NSTT、AMEC、日鉄龍利糸商貿（上海）有限公司、NSTI

会社概要：事業所紹介


システムソリューション事業部の各拠点を表します。

凡例

出展元:: https://www.tex.nipponsteel.com/company/branch.html

会社概要：特長


製鉄事業で培った経験を基に、にお客様の立場になって考え、解決策を提案するオーナーエンジニアリング企業で、企画から保守を一貫して行う技術者を有しています。

電計事業

工事商品

電気

保守

計装

システム

技術分野

企画現状分析・課題抽出・改善提案

設計HW/SW設計・工事設計

製作・調達SW製作・システム構築・機器調達

テスト・調整社内試験・現地試運転調整

保守システム保守・改善対応

サービスメニュー

鉄鋼プロセス

自動車半導体

官公庁

鉄鋼近鉄

電力

一般製造業

適用分野

企画から保守を

一貫してサポート





ASSET

PERFORMANCE

安全で信頼できる労働環境を確保しながら、資産の寿命とパフォーマンスを向上

戦略分析メンテナンス

APM アセスメント

リスクベースメンテナンス

信頼性中心保全

RCM

ビジネスインテリジェンス

予測的/

予知保全

保全の最適化

巡回点検/

デジタルワーク

製造用ワークフロー

企業アセット管理

アセット戦略

アセットインフォメーション

アセット分析

アセットメンテナンス

アセットインフォメーション管理

リスクアセスメントジョブの安全分析許可型作業

分離型プロセス

ASSET PERFORMANCE MANAGEMENT SOLUTION

投資に対する回収率の向上

収益の向上

予知保全の必要性


ARCによると突発故障による損失は全世界で

$1,000,000,000,000./年間

経年劣化突発

早期発見には予知が必要

リアクションまたはルールベース防止対応

故障のパターン

予防保全、状態基準保で効果がでるのは18%程度

予測的/予知保全

PRiSMのご紹介


予知保全


Avantis PRiSMの概要

１．過去の正常稼働時の履歴データを機械学習させ、データモデルを作成

２．リアルタイムに現在の装置のデータを常に監視し、作成したデータモデルからパターンを認識し予測データを作成

３．現在の装置のデータと予測データの偏差を確認し差分を発見した際に問題個所をアラートで通知

４．他のセンサーの値との組み合わせで、問題点の原因も分析

５．重要な装置に対して24時間365日、随時状態やパフォーマンスを監視

異常検知方法


実測値予測値

現場でのアラーム境界値

人間が検知できない微小な範囲検知

Ou

tbo

ard

Be

arin

g T

em

p (°F

)

Oil Drain Temp (°F)

一般的なアラームの検知範囲

PRiSM


偏差

PRiSMでのアラーム境界値

偏差での分析

早い問題検知による時間的メリット


装置全体のWebブラウザーでのアラーム管理



• 装置全体の異常監視と個々のセンサーの監視をする事で全体の健全性を可視化

Webブラウザーでの監視

装置全体（センサー群）の偏差（予測値との差）

センサー毎の現在値、予測値、偏差

Webブラウザーでの異常原因分析


装置全体の偏差の最大の箇所と偏差の平均値から可能性を表示

どこのセンサーが異常に大きく影響を与えているか解析

ケースライブラリ（ログブック）

問題発生時の対処内容、写真などのリンク、結果、費用対効果（金額）などをすべて保存し類似問題発生時に大きな効果

再学習機能

PRiSM導入事例


リーディングカンパニーでのPRiSMの利用480,000 MW以上の発電ができる世界的な電力関連企業で20,000装置以上監視している

• 全体で利用• 化石燃料プラント76か所• ガスプラント15か所• 原子力プラント

• 全体で利用;

• 風力/水力/原子力ガスタービン• 83 装置以上

• 全体で利用石炭/ガス/原子力/水力発電

• 40 装置以上

• 全体で利用• 原子力プラント• 17装置• 2 度技術表彰を受賞

• 全体で利用• 原子力& 再生可能エネルギー• ガス/石炭• 12,000以上• 191 装置

2• 全体で利用• 発電と変圧のモニタリング

86装置

http://www.google.com/imgres?imgurl=http://e2ma.net/userdata/9921/assets/295_pos_1_1_2_tva_logo.jpg&imgrefurl=http://www.gentn.org/in3&usg=__beyN0Jhb0p1DgbO4lTpHZEVVtWE=&h=225&w=225&sz=17&hl=en&start=2&zoom=1&tbnid=LzSCJRR8AC64QM:&tbnh=108&tbnw=108&prev=/images?q=TVA+logo&um=1&hl=en&safe=active&sa=N&tbs=isch:1&um=1&itbs=1

導入事例: Duke Energy当時の状況:・ユニットを定時修繕後にスタート

・LPタービンで振動の挙動に変化を発見

・エンジニアリング部門とプラントに、タービン翼の挙動に異常通知

・振動値の収集を行っていたが、ユニットの点検は実施しておらず

・フロースリーブのボルトの破損とフロースリーブのL-0 タービン翼への接触を発見


導入事例: Duke Energy

結果:

• 稼働し続けた場合、

他のタービン翼や、ダイヤフラム、

パッキング

装置の破損により多大な損失の可能性

• 問題を即時に把握し、約4.4億円の損失を回避

定修(休止)

食品業界での利用例


パン生地ミキサー

梱包装置

１．積層・ローラー・コンベアー

２．オーブン・ゾーン１～５温度・ガス使用量

３．酸化・燃焼炉温度・給気ファン

4 ．無線機・ゾーン１，２

５．エレベータ・ドライブチェーン

１．積層・コンベアモータの引込み時電流が大きい。

２．酸化オーブン・オーブンの排ガス温度が高い。これが、触媒の化学変化を過度にしている。

３．返送コンベアー・ベルトコンベアーの引き込み電流が徐々に増えている。

＜既存の問題点＞

予知対象装置

⚫ ラインの渋滞防止⚫ ダウンタイム削減⚫ 3か月のパイロットで3つの大きな故障予知ができた

＜導入効果＞

凡例

食品業界での実際の効果


⚫ 生産効率向上MAX 25%⚫ 生産減 MAX 7%⚫ 処理効率向上 MAX 15%⚫ 処理スループット向上 MAX 12%⚫ 精油効率向上 MAX 11%⚫ 燃料混合の改善により MAX $5M/Year⚫ 製品歩留まり向上により MAX $10M/Year⚫ 可用性改善により MAX $15M/Year⚫ 効率改善により MAX $29M/Year⚫ 原料使用量改善 MAX $36M/Year⚫ ダメージマシンの早期交換により、$4M＋⚫ モータカップリングの故障早期検出により $500K+⚫ 温度性能改善のためポンプの非効率原因検知年間$250K⚫ 熱交換器のバルブ問題を早期回避し$370K⚫ ベアリングシールの圧力差問題の早期検知 $250K⚫ 不適正なコントロールバルブポジションの早期検知 $243K＋

ケーススタディ


想定されるマーケットと機器


•スチーム/ガスタービン、発電機、ファン、ミル、ボイラー、給水ポンプ/ヒータ、コンデンサー、循環水ポンプ、

排気システム、変圧器、ブレーカ、蓄電器、等

発電＆送配電

•往復/遠心コンプレッサー、ポンプ、エキスパンダー、ガスタービン、熱回収蒸気発生器、等

オイル＆ガス

•熱交換器、急冷タワー、コンプレッサー（遠心・往復・統合機器）、エキスパンダー、押出/成形機、ガスタービン、

スチームタービン、ポンプ、等

化学

•ポンプ、排気システム、アジテーター、ブレンダー、ミキサー、可変周波数ドライバー（VFD)、ファン、ブロワー、

熱交換器、ボイラー、オーブン、窯、エアヒータ、循環水ポンプ、ヒータ、粉砕機、油圧圧搾機、蓄電器、エキスパンダー、

押出機、変速機、冷却機、シールシステム、等

その他：鉄鋼、食品飲料、水処理、etc..

ユースケース


装置健全性

•機械的な故障が発生する前に

検出する事を目的とする

•モータの電流、温度、圧力差、

ラインスピード、等を連続的に

モニタリングする

•変速機の故障、モータの焼損、温度

異常、フィルター詰まり等を

検知するようにデザインする

ラインモニタリング

•ライン上の非効率な所を発見する事

を目的とし、滞ったりブロックされ

ている時間を削減するための情報を

関係者に提供する

•製品の入力レートと梱包出力レート

がシームレスにマッチしている事を

保証できるように

連続的にモニタリングする

•生産レベルが高いのか低いのかを

製造監督者に通知するようデザイン

する

ゴールデンバッチ

•センサーデータの多変量解析を

ベースに完全なバッチを特定する事

を目的とする

•PRiSMのトランジェントモジュール

を活用しゴールデンバッチとの差を

検出するため連続的に高速で

モニタリングする

•ゴールデンバッチからの偏差が

大きくなっていったら警報を出す

ようにデザインする

まとめ


まとめ


◼いつもと違うというのは、異常である。それをリアルタイムで検知できるのがPRiSMである。

◼なぜいつもと違うのか分かれば、そこに改善の余地がある。

◼装置、プロセスが安定して動作すると言う事が、品質の安定、オペレーションの安定につながる。

◼安全第一。安全を軽視する事は長い目で見ると大きな損失を生む。

◼事業継続のための最優先事項が「安全の確保」である。

◼結果的に安全の確保、生産効率アップ、品質向上、歩留まり向上、ダウンタイム削減が可能となる。

◼当社と一緒にやってみませんか？

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AVEVA is a global leader in engineering and industrial software driving digital transformation across the entire asset and operational life cycle of capital-intensive industries.

The company’s engineering, planning and operations, asset performance, and monitoring and control solutions deliver proven results to over 16,000 customers across the globe. Its customers are supported by the largest industrial software ecosystem, including 4,200 partners and 5,700 certified developers. AVEVA is headquartered in Cambridge, UK, with over 4,400 employees at 80 locations in over 40 countries.

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〒104-0033 東京都中央区新川1丁目8番8号アクロス新川ビル11階

TEL:03-6688-8201 FAX:03-6688-8205

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