データ駆動型のサステナブルなオペレーションにおける3つの重要な要素

事業におけるサステナビリティと生産性の目標への取り組みは、データから始まります。良いニュースは、進捗と成果を促進するのに役立つ関連データをすでにお持ちであるということです。

手持ちのデータを理解することで、より良いロードマップを構築し、業務における不必要なコストや複雑さを回避することができます。将来的な投資が必要な場合もありますが、今日の制御技術(OT)には解き放つ価値があることを心に留めておいてください。

既存のソリューションから得られる可能性のあるデータを知ることは、投資の価値を最大化するのに役立ち、またそのための出発点にもなります。

• データのベースライン化と報告
• 機会のある分野の特定
• 目標に対する進捗状況の追跡

これらのデータは、プロセス改善のための実行可能な計画に反映されます。例えば、エネルギー使用量の基準値が確立されれば、パターンが明らかになり、ESG報告書の改善や消費量削減への道が開けます。このような取り組みは、サステナビリティの目標に取り組むだけでなく、効率、節約、生産性の目標もサポートします。

関係するもの:

オートメーションソリューションをよく見ましょう。オートメーションソリューションが作成･収集するデータを見直し、そのデータをサステナビリティ(および生産性)のためにどのように利用できるかを評価します。かわりにこのレビューを行なえるオートメーションの専門家と協力することを検討してください。

生産効率データやエネルギー使用量の測定値を提供するセンサや機械は、すでに設置されている可能性があります。また、必要なデータの粒度を得るために、さらにいくつかのセンサが必要になる可能性もあります。しかし、ほとんどの場合、既存の設備はサステナビリティ関連データのソースとして重要な役割を担っています。

例えば、既存の産業用制御およびオートメーションハードウェアとソフトウェアは、多くの場合、エネルギー･データ･ソースを兼ねることができ、サイト、エリア、ライン、およびマシンレベルでの生産データに状況に沿った説明へと変えられたエネルギーデータを提供することができます。これらのデータが文脈化され、オペレーション全体に統合されると、水を多用するプロセスで消費されるエネルギーなど、より広範な資源への影響を明らかにするのに役立ちます。また、排出量報告などの重要なビジネスニーズもサポートできます。

重要なデータが迅速に可視化され、分析に利用できるかどうかを評価します。場合によっては、データの表示方法、モデル化、集計方法を最適化する必要があります。現状にかかわらず、既存のソリューションからサステナビリティ関連データの全体像を把握することは、すでにあるものを最大限に活用し、投資の優先順位をつけるためのギャップを特定するのに役立ちます。

サステナビリティの目標への取り組みは、モニタと報告のために、文脈化された信頼できるデータにアクセスすることから始まります。

データが文脈化され、信頼されるようになったら、次のステップは、これらのデータと高度なアルゴリズムに基づいてアクションを自動化することによって最適化することです。機械学習(ML)や人工知能(AI)などのテクノロジは、制御システムの応答を導き、継続的な改善の機会を明らかにすることができます。

データとアルゴリズムに基づいてアクションを自動化することで、プロセスの改善からパフォーマンスの最適化までを実現します。日々、プロセス変数とリソース消費を微調整し、必要なものだけが使用されるようにします。

MLとAIにより、システムは予測された状況に基づいてリアルタイムでプロセスを動的に調整し、効率を高め、サステナビリティと生産性の目標を大規模に達成することが可能になります。

関係するもの:

高度な分析能力を評価するデータから実用的な洞察を得るためのモデリングツールはすでにお持ちかもしれません。ギャップがある場合は、MLやAIの機能を追加する方が、新しいハードウェアを導入するよりも簡単かつ迅速であることを念頭に置いてください。

予測的洞察のための価値の高いユースケースを特定します。例えば、特定のライン、機械、またはコンポーネントのエネルギー消費を予測するためにアルゴリズムを訓練することができ、異常を検出して是正措置のトリガのルールを設定することが可能になります。同様のモデリングは、機器のメンテナンスが必要になる時期や、水処理業務で薬品注入のセットポイントを変更する必要がある時期など、他のシナリオの多くを予測するために行なうことができます。

自動改善のために制御システムに接続します。オートメーションシステムと連携してアルゴリズムを使用することで、新たなレベルの最適化が可能になります。圧力変動を予測し、漏れを軽減し、信頼性を向上させるために積極的に管理する、スマート水道圧力管理シナリオを考えてみましょう。

オートメーションシステムの上にインテリジェンス層を提供する高度なプロセス制御ソリューションは、この目的のために設計されています。これらのソリューションは、現在および予測データを継続的に評価し、そのデータを望ましい結果と比較し、積極的に変更を推進します。これにより、プロセスのばらつきを自動的に低減し、リソースの使用量を最適化することが可能になります。

サステナビリティ報告が成熟し続け、製品が進化するにつれて、適応が重要になってきます。質の高いデータの流れを持つことで、規制遵守の要件や新たなニーズに合わせて業務を調整することができます。

アナリティクスとAIソリューションを自動化と組み合わせることで、市場での位置付けや価格設定に影響を与えることなく、コストと二酸化炭素排出量を同時に削減することができます。

このような機能を備えることで、サステナビリティのための最適化は、単に生産に集中するのではなく、規模に応じた継続的なビジネスプロセスとなります。今、最適化の取り組みを設定することで、よりサステナブルな世界をサポートする大規模なイニシアチブを推進することができます。