製造現場におけるプロセス異常の早期検知のためのプラント情報管理システムの活用

プロセスデータの異常の早期検知

製造プロセスでは、温度や圧力、流量といったセンサー値や設備の状態が常時変化しており、その中から異常の兆候をいかに早く捉えるかが安定した運転と品質確保のカギとなります。本ユースケースは、こうしたプロセスデータの監視を仕組み化し、異常を早期に検知する用途です。

具体的には、プロセスデータをもとに異常判定ルールを定め、複数のセンサー値や条件を組み合わせた判定をリアルタイムに実行します。判定結果は監視画面で可視化し、異常を検知した際には関係者へ自動で通知します。単純なしきい値の超過判定だけでなく、ノイズと見過ごせない異常を切り分けるための統計的な判定にも対応できる点が特徴です。

プロセス監視における課題

製造プロセスの監視では、温度や圧力などのセンサー値や設備の状態変化を、現場の担当者が画面やグラフを見ながら判断している場面が多くみられます。安定した運転と品質の確保のためには異常の兆候を早期に捉えることが重要ですが、人による監視には常時の見守りが欠かせず、対応の遅れにつながりやすいという実情があります。

人手による監視の負担

センサー値や状態の変化を人の目で追う監視は、担当者が常に画面を見続ける必要があり、現実的に維持しづらい運用です。監視の手が届かない時間帯に異常が起きると、気づくまでに時間がかかり、対応が後手に回りやすくなります。

ノイズと真の異常の判別

単純なしきい値の超過であれば人の目でも判別できますが、計測値にはノイズや一時的な変動が含まれるため、見過ごせない異常との切り分けが難しいという課題があります。判定の基準が担当者の経験に左右されやすい点も、現場では課題となります。

プラント情報管理システム PI Systemによる解決

判定ルールの標準化

プロセスデータの異常判定は、PI Asset Framework（AF）で設備や工程を階層的にモデル化し、その属性に判定ロジックを定義することで標準化できます。Asset Analysis（分析機能）が定義した計算を自動で実行するため、複数のセンサー値や複数の条件を組み合わせた柔軟な判定もルールとして表現できます。判定の基準を担当者の経験に頼らず仕組みとして持てるため、属人的になりがちな監視を標準化された運用へ移行できます。

ノイズと真の異常の切り分け

単純なしきい値の判定だけでは、計測値に含まれるノイズや一時的な変動を異常と取り違えてしまうことがあります。これに対しては、ホテリング統計と移動窓を組み合わせた手法を判定に取り入れることで、正常なばらつきの範囲を踏まえながら見過ごせない異常を切り分けられます。こうした統計分析を判定ロジックに組み込むにはデータ分析の知見が求められ、製品とプロセスの双方を理解した設計が活きる領域です。

リアルタイムの可視化と自動通知

判定の結果はPI Visionの監視画面にリアルタイムで表示され、Webブラウザから設備や工程の状態を一目で確認できます。異常を検知した際にはPI Notificationsが関係者へメールで自動的に通知するため、担当者が画面を見続けていなくても異常の発生に気づけます。監視画面では対応状況も可視化でき、誰が何に対応しているかを共有しながら初動を進められます。

異常の記録と振り返り

異常の発生区間はPI Event Framesによってイベントとして取り出し、記録できます。発生時のセンサー波形や周辺の情報をあわせて確認できるため、過去にさかのぼって状況を振り返り、原因の分析や再発防止の検討に活かせます。

PI System活用による期待効果

PI Systemを活用してプロセスデータの監視を仕組み化することで、以下の効果が期待できます。

異常の早期把握と初動の迅速化

自動の判定と通知により、人が見ていない時間帯の異常にも気づきやすくなり、見逃しの抑制と初動の早期化が期待できます。対応が後手に回るリスクを下げ、安定した運転の維持につながります。

監視業務の標準化と運転の安定化

これまで担当者の経験や常時の目視に支えられていた監視を仕組みとして持てるため、属人化を抑えた安定的な運用が見込まれます。判定の基準が標準化されることで、監視の品質を一定に保ちやすくなります。

他ライン・他工程への横展開

異常判定のルールを共通化しておくことで、同種の設備や他のライン・工程へ同じ仕組みを展開しやすくなります。一から作り直すことなく、監視の対象を広げていける点が期待できます。

原因分析の効率化

異常時の状況をイベントとして記録し振り返れるため、原因の分析や再発防止の検討を効率的に進められます。過去の事象と照らし合わせた改善の検討にも役立ちます。