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パイプラインのデータ品質を改善する4つの方法

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ビッグデータは、スマートフォンでの道案内など、日常生活の多くの改善の鍵であるように、パイプラインの運用を改善する鍵でもあります。ただし、パイプラインのオペレータは、プロセス、計装、および履歴データの情報の量が多すぎて一部しか理解できなくなることがよくあります。

  • ドライブトレインとポンプまたはコンプレッサの動作プロセスパラメータ(温度、圧力、フローレート)
  • 計器、トランシミッタ、および分析ツールの計装パラメータ
  • インシデント調査のために収集された短期間の履歴データ
  • 比較分析および傾向の特定のために収集された長期間の履歴データ
  • 設備の故障や交換や予防保守のためのパイプライン設備への人的介入などのイベントデータ

残念ながら、このデータの品質には疑問の余地があります。品質データの収集に関連するこれらのパイプライン固有の課題のいくつか(またはすべて)に直面した可能性があります。

  • 妥当性: 例は次の通りです。圧力トランスミッタ、PLC、およびデータ収集装置はすべて正常に動作しており、圧力トランスミッタは動作中のパイプラインに接続されていますか、それとも何らかの理由で隔離されていますか?
  • 一元管理: リモートパイプラインの施設で使用される低バンド幅の通信を考えると、分析とアーカイブの両方でデータを一元管理することは非常に困難です。
  • 可用性: データを分析し、データにギャップがある場合は傾向を探すのは難しい。

それでは、会社のデータ品質をどのように次のレベルに引き上げますか?

以下に4つのアイデアを示します。

アセットマネジメントの向上

地理的に離れた場所にある数百(または数千)の資産を追跡することが課題になる可能性があります。資産インベントリソフトウェアを使用すると、すべての資産を計上したことを確認できます。

資産インベントリソフトウェアは、現場にある資産を自動的に検出し、運用全体にわたって接続されているすべてのデバイス、ネットワークスイッチ、ワークステーションコンピュータのステータスを追跡できねばなりません。すべての資産がオンラインであることを確認することに加えて、アセット・マネジメント・ソフトウェアは、実行中のソフトウェア、ファームウェアバージョン、ベンダー名、IPアドレス他の関連情報も追跡できます。

分析的なウォッチドッグを実装

すべての資産のタブを取得したら、それぞれの健全性とパフォーマンス、およびシステム全体の健全性をモニタする方法が必要です。分析ソフトウェアを使用すると、パターンを決定するネットワーク上にある複数のデバイスにわたる状態をモニタおよび分析できます。データのギャップを早期に特定し、問題に対処することで、より良いデータ品質を得ることができます。分析ソフトウェアは次のことを行なう必要があります。

  • システムが注意を必要とする状況が発生した場合、コンピュータ、タブレット、または電話を介して警告する。
  • あなたの行動から、あなたにとって重要な問題を学ぶ。
  • 検出されたスマートデバイスで分析を実行して、パフォーマンスに影響を与える可能性のある正常性とメンテナンスの問題を特定する。
  • 資産の相互作用とパフォーマンスをシステム全体で調べる。
  • 問題が検出されたときに通知するために状況に沿った説明にされた情報のあるダッシュボードを表示する。

データの統合

遠隔地の一部でインターネットアクセスが失敗することは避けられません。これに対処するソリューションは、オペレータが必要とするデータのみをSCADAシステムに送信することです。データの残りをローカルで収集して、より高速で保存し、それを統合して中央リポジトリに直接送信できるようにします。統合には次のものが含まれます。

  • より低い解像度(より長い間隔)でデータを送信する。
  • 最新のリアルタイムデータのヒストリアンを使用すると、データを圧縮する洗練された方法を提供し、それを記録し、確立されたパターンからデータを変化できる。これには、後に報告された値から設定された割合または量だけ変化した場合の値の報告、および既存の値および他のデータ圧縮アルゴリズムによって確立された傾向からの変化のモニタも含まれる。

データの整理

運用データ、履歴データ、イベントデータを分析する際に、オペレータは本当に何を求めていますか? そして、オペレータが必要な情報を最も簡単に見つけられるようにデータを提供するにはどうすればよいですか?

最終的に、パイプラインのオペレータは、各機器がどのように機能しているかを知る必要があります。分析ソフトウェアの重要な機能は、データが「提供する」機器ごとに、さまざまなソースからのデータをグループ化できることです。データを機器ごとにグループ化すると、オペレータは、発生した問題を解決するために必要なすべての情報を素早く簡単に見つけることができます。

また、機器ごとにデータをグループ化することで、人工知能(AI)分析ツールの将来の実装に適した立場になります。しかし、それは別のブログ投稿のトピックです。

会社のデータ収集スキルを次のレベルに引き上げる方法については、当社の白書: Pipeline Optimization: Key Opportunities for Smart Technologiesをお読みください。

また、パイプラインオペレータをサポートするためにロックウェル・オートメーションが提供する製品とサービスについて詳しく知るには、当社のパイプラインオートメーションのウェブページをご覧ください。


Ross Otto
Ross Otto
Program and Engineering Manager, Rockwell Automation
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