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コンピュータに支配されていませんか? AIによる機器の保守戦略強化の詳細

「人工知能」(AI)という言葉を聞いたときに、SF映画や、世界を支配するロボットのイメージが頭に浮かびますか?

これは、よくある話です。AIの本当の意味をご存知ですか? 「エージェント」とは何かを理解していますか? あなたのようなパイプライン企業は、すでにこの技術を活用して業務を改善しています。これによって、今後、競争力を維持できるかどうかが左右されます。

AIを利用してパイプライン事業の競争力を維持するには

AIは、複数の知的エージェントで構成されています。これらは、単に「エージェント」とも呼ばれる自律型ソフトウェアで、センサから情報を習得し、パターンと異常を検出し、その情報を使用して、人間の介入を依頼したり、動作パラメータを変更したりして操作を行ないます。

エージェント用のビジネスアプリケーションは無数にあります。パイプライン企業は、(本質的に)多くの場合は辺ぴな無人の地域で長距離にわたって操業するため、常に機器のメンテナンスに苦労してきました。

機器のメンテナンスは、エージェントとAIの導入開始に本質的に適しているのです。エージェントは、電気モータ、ガス発生器、ポンプ、コンプレッサなどの回転機器やバランスオブプラント設備のパフォーマンスをモニタできます。また、パイプライン自体のパフォーマンスをモニタできる場合もあり、パイプラインの内容物の流量、温度、圧力、密度の測定も行ないます。

次の点を考慮してください。

  • カレンダベースのメンテナンスを実施しているにもかかわらず、機器の85%に障害が発生する(ボーイング社の調査)
  • すべてのメンテナンス費用の3分の1が、効率の悪いメンテナンス管理方法により無駄になっている
    (Maintenance Fundamentals、第2版 – R. キース・モブリー著)

これは、大きな改善のチャンスです。

いずれかの機器のメンテナンスの必要性やパフォーマンスをモニタするために実際に専門家を地球の片隅に派遣する時間と費用を費やすのではなく、エージェントをプログラミングして、障害が発生する前に、世界中のあらゆる場所にある機器の問題を検出することができるのです。問題発生の可能性を検出した場合、エージェントは担当者に、対処するよう警告することができます。

エージェントとは

予知保全によく使用されているエージェントは、障害エージェントと異常エージェントの2タイプです。

障害エージェントは、既知の障害モードにすでに関連付けられているデータパターンを検出するようにプログラミングされています。このパターンを検出すると、エージェントは、障害が発生しそうになっていることを担当チームに警告し、適切なメンテナンス活動を指示します。

異常エージェントは、正常な動作に関連付けられているものと一致しないデータを検出します。新しいパターンの検出の警告を受け取った担当チームは、それについて調査することができます。

障害エージェントと異常エージェントの作成は、非常に単純なプロセスです。

  • 必要なデータを特定する
  • このデータを取得するセンサを設置する
  • 既知の障害パターンを認識するように障害エージェントを構成する
  • 異常なデータパターンを認識するように異常エージェントを構成する

予知モニタによるピーク時パフォーマンスの確保

人間は、トレンディングと履歴分析ツールを使用して、単純で重大なパターンを特定することができますが、パイプラインシステムは非常に複雑であるため、人間がパターンを認識して、障害発生前に問題を検出することはできません。

この点を考慮して、世界中のパイプライン企業は、数学的モデルによる予知分析に目を向けており、企業によっては機械学習ツールを導入して、パイプラインの異常な稼働状況を特定し、継続的なピーク時パフォーマンスを確保しています。

保守戦略をカレンダベースから予知に移行し、パイプラインの安全性とその稼働効率を向上させるためにAIがどのように役立つか詳しく知りたいですか?

2018年5月31日に開催されたウェビナーで説明いたしました。ウェビナーについてはこちらをご覧ください。また、当社の白書(PDF)も、パイプライン事業でスマート機器を最大限に活用するためにご利用ください。


Ross Otto
Ross Otto
Program and Engineering Manager, Rockwell Automation
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