デジタル時代は、企業が顧客と対話し、製品を作成し、新しいアイデアを実行する方法を変えました。これらすべての変化の原動力となっているのはデータであり、多くの産業生産者は、増加するデータの量と可用性にアクセスして理解するためのソフトウェアに投資しています。
より多くのデータを使用して、エンジニアやプラント管理者に、どのアプリケーションをどこに導入する必要があるかを施設に通知するための未開拓の可能性があります。しかし、彼らの大きな課題は、大量のデータがあるため、それを整理して理解するために、より多くの労力と時間がかかる可能性があることです。
これらのメリットを効率的に活用するには、まずユーザが無関係なデータを排除し、運用と現在の重要なビジネス目標に最も重要なことに集中する必要があります。データからより多くの価値を引き出すために産業生産者が探すべきいくつかの機能があります。
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多くの場合、接続された運用とグラフィカルに対話してデータを探索できると、情報の処理が簡単になります。拘束動作を視覚化するヒストグラムまたはxyプロットを作成すると、次のような質問への回答を追求するときに、より大きな文脈を提供できます。プラントの1つのセクションを最適化するにはどうすればよいですか? または、どのセクションを最適化する必要がありますか?
製造メーカにとっての1つの機会は、MPC (モデル予測制御)を最適に適用できる場所と達成可能な改善の度合いを決定することです。導入後、データとグラフィカルに対話する機能は、品質、数量、パフォーマンス間の関係を監視するMPCをサポートできます。運用が以前に特定された理想的な状態から一貫してずれている場合、MPCを使用してその理想に継続的に戻ります。
例えば、データを視覚化する機能は、ボトルネックが容量と歩留まりを低下させている場所を特定するのに役立ちます。工場のどの部分でお金が残っているのですか? この知識があれば、工場の意思決定者は、MPCまたはその他の機械学習の技術をどこに適用してパフォーマンスを向上させるかを知ることができます。
データとのグラフィカルな相互作用を支援するツールを探す場合、テクノロジが手動のラボデータや、製造実行システム(MES)などの他の製造データベースをリアルタイムのプロセスデータとマージできる場合にも役立ちます。これにより、ユーザは異なるシステムのデータを比較および統合できます。
では、実際の施設ではどういう意味でしょうか?
食品と飲料業界に違いをもたらす
特に製造業全体に共通する同じデータ品質と関連性の問題に苦しんでいるため、データとグラフィカルに対話してデータを探索する機能は、食品および飲料製造業者にとって不可欠です。
解決しようとしている問題が何であれ、サンプルから不良データを削除しながら、関連するものに焦点を当てるためにデータを探索およびフィルタする必要があります。例えば、機器の洗浄に必要な時間を調査している場合は、定置洗浄(CIP)データが関連している可能性がありますが、どの処理変更が必要なCIP洗浄時間を延長しているかを調査している場合、処理データが関連しています。r
解決すべき課題についてのより良いアイデアがあれば、MPCなどのテクノロジをより適切に使用できます。スループットと原料の収量に重点を置くと、ラインの一部で大幅な変更を行なう場合、下流で時間をかけて複数の調整が必要になることがよくあります。 このような状況では、MPCは、変更によって最終製品の品質が適切に維持される時期を予測することで、調整を調整および促進するのに役立ちます。
例えば、データを操作することで、施設内の誰かが、フレンチフライラインのブランチャー、ドライヤー、フライヤー、およびその他のユニットを、MPCの恩恵を受ける問題領域として特定できるようになります。ラインの制約を強制することにより、従業員は、ラインの品質やトリップしたセクションを犠牲にすることなく、工場が可能な限り多くのフライを生産していることを確認できます。
MPCは、ユニット温度などのプラントのセクションを調整して、スループットや生のジャガイモの品質が変化した場合でも、外乱の影響を排除します。他の外乱には、MPCが感知できる蒸気圧や冷媒温度が含まれ、そのモデルを稚魚品質に利用して適切な修正を行なうことができます。
データの探索を開始する場所
データを探索および学習する前に、ユーザは情報をフィルタおよびクリーンアップする必要があります。フィルタを介して無関係な外れ値や異常な状態を取り除くことにより、ユーザは各ラインと課題にとって最も重要なことに集中できます。
これらの機能をすべてバンドルすることで、データ探索とソリューションの探索プロセスが合理化されます。そして今、ロックウェル･オートメーションはそれを行なうためにFactoryTalk® Analytics™ Data Explorerソリューションをリリースしています。
Data Explorerは、2019年3月末近くにリリースされました。テクノロジが運用に期待される価値を提供しています。
公開 2019/03/13
