省エネソリューション

持続可能な社会への取り組み

工場内のエネルギー消費は、電気・蒸気・圧縮空気・冷温水などを作り、送り出す供給側と、生産などに使用する需要側で個々に管理し、省エネルギーに取り組んでいます。

省エネを実行する上では、供給過剰、エネルギー収支が合わないなどの課題もあります。設備単位の省エネはもちろん、供給から消費までエネルギーの流れに沿った管理が求められます。

YOKOGAWAでは、様々な要求にこたえるソリューションをご用意し、ムダの気づきから、改善・省エネを支援していきます。

工場エネルギーの見える化 - FEMS Factory Energy Management System -
生産現場を知り尽くした YOKOGAWA が FEMS ソリューションを提案します!

お客様の課題

モノを作るためにエネルギーが必要である一方、品質と生産性重視の傾向からエネルギーの過剰使用が少なくありません。

  • 操業のムダの気づきと改善
  • ムダ要因のリアルタイムな特定
  • エネルギー管理のための KPI 設定と目標管理
  • 個別生産エネルギー原単位把握・管理
  • 職場別・工程別エネルギー目標の定量設定
  • 改善の成果が誰でも、どこでも、いつでも見られる仕組み

多種多様なエネルギーが存在する工場では、その使用状況を把握することが困難です。モノを作るためにエネルギーが必要である一方、品質と生産性重視の傾向からエネルギーの過剰使用が少なくありません。 省エネ活動を継続的に進めるために、エネルギー使用の見える化が急務です。

 

YOKOGAWA の提案

複雑なエネルギー運用を行っている工場においては、その使用状況を把握し、無駄の見える化と様々な視点での解析を行い、そこから具体的な改善計画を策定することが重要です。

複雑なエネルギー運用を行っている工場においては、その使用状況を把握、ムダの見える化と解析、それに基づく改善活動が重要です。
活動を継続的に推進するには、効果を定量的に把握するための「物差しの標準化(EnPI *1)」による目標設定と「効果検証の標準化(MRV *2)」による効果確認が必要となります。これは ISO50001 の規格化のキーワードになっています。

この標準化を実現し、従来のエネルギー供給側のエネルギー管理に加えて、生産活動にリンクしたエネルギー原単位管理、設備の効率・劣化情報を把握した予防保全など工場統合エネルギー管理に対応した FEMS を提案します。その基本となるのは3つの見える化です。

  • エネルギーの流れの見える化
  • エネルギーの使われ方と責任の所在の見える化
  • 生産とのかかわりの見える化

*1: EnPI Energy KeyPaformance Indicator
*2: MRV Measurement、Report、Verification

エネルギーの流れの見える化(エネルギーフロー)

エネルギーフロー

電力・ガス・重油などの購入エネルギーだけではなく、生産工程上で必要となる蒸気・冷温水等のエネルギーフローを理解し、どの工程でどのようにエネルギーが消費されているかを生産実績と組み合わせてリアルタイムに把握する必要があります。
受入エネルギーである電力、ガス、重油等が消費側(設備機器)の使用エネルギーとして供給されるまでの流れを体系化し、受入エネルギーのコストやCO2を消費側毎に分配演算する仕組みを「エネルギーフロー」で表現します。
この仕組みによって設備情報とエネルギーの流れが直感的に確認できるようになり、エネルギー関連設備の増改造時の対応が容易になります。

エネルギーの使われ方と責任の所在の見える化(予算化、課金制度)

エネルギーの使われ方

エネルギー使用量の予実管理を行うためには、従来の面積比、人数比による配分では実態を反映せず、管理指標として適切ではありませんでした。空調、照明などの固定分、生産に連動する変動分を明確にし、生産計画に基づいたエネルギー使用量を算出することが必要です。また、工程変更、組織変更などにリアルタイムに追従できることが必要です。
皆が納得できる公正なエネルギーデータにより、部署別、工程別のエネルギー使用量の予実管理ができ、予算化、ムダ削減の定量評価が実現できます。

 

生産との関わりの見える化(個別生産エネルギー原単位)

エネルギー供給量トレンド

生産ラインのエネルギーデータもユーティリティ系と同様に時系列データを日報、月報で集計していますが、これでは生産エネルギー消費の実態はつかめません。同じラインで、同じ製品を、同じ量作っているのに日単位のエネルギー使用量が異なった報告があるが、要因はわかっていないというケースが見受けられます。
この要因を見つけるには、測定したエネルギーデータを生産管理デートと紐付け製品銘柄別、生産ロット単位での個別生産エネルギー原単位をリアルタイムに把握することが求められます。さらにこの原単位の差の要因にたどりつく仕組み(ドリルダウン)が必要です。
この基本として、個別生産エネルギー原単位の算出を、生産量や工程の情報とエネルギー消費を結びつけることで実現します。

 

期待される効果

運転改善による電力削減

運転改善による電力削減

冷凍機の運転データを解析し、入力(消費電力)と出力(冷熱量)の関係から同じ冷熱量を得るのに消費電力が異なることに気づきました。この違いを考慮した立上げタイミングに変更することで消費電力を削減できます。
リアルタイムに監視することで、消費電力の変動に気づき改善を継続することが可能となります。

エネルギー使用の予実管理

エネルギー使用の予実管理

個別生産エネルギー原単位を基準に、生産計画に基づく日ごとの電力使用予測と実績を、組織別予実管理をグラフ化し、全員に公開できるようになりました。日々のデータを見える化したことで、使用電力の増加要因-チョコ停、トラブル、設備劣化など-を把握するのが容易になり、対処がはやくなります。
また、このデータを基に予算化することが可能となり、改善する意識も向上します。

操業改善による省エネ

個別生産エネルギー原単位の差から、その要因を突き止めるために工程ごとの原単位を引き出します。さらに工程ごとの差から設備の原単位を引き出し、真の要因を導き出します。
解明された要因を分析し、対策を立案し、真の原因解決に結びつけていきます。

操業改善による省エネ

操業改善

「同じ生産ラインで、同じ製品を同じ量作っているのに、エネルギー消費量に差がある!」
いつ、なぜムダが発生しているかを解析し、操業改善を行います。また、時間短縮とエネルギー削減を同時に実現します。

 

お客様の課題

「攪拌工程」では、複数ロットが並走し、ロット毎に複数タンクを使用することになり、自動化が難しく、担当者が生産計画に従って運用を決めて作業しています。

  • 運用手順が形骸化し、担当者によって異なっている
  • 担当者の作業内容を把握できていない
  • ムダがあることは感覚的にはわかっているが、何が、どのように違うのか突き止められていない
  • エネルギー使用のムダもあるはずだが「定量的につかめない」

生産のムダがエネルギー使用量を増やしているが、定量的に把握し、生産工程、作業の何処に、どのようなムダがあるか解析し、要因を特定して、改善に結びつけることが求められています。改善できれば、効率改善と同時にエネルギー削減に結びつきます。

 

攪拌工程

 

YOKOGAWAの提案

課題を整理するのに定量的データを引き出すことが必要です。「いつ」、「どこで」、「どんな」ムダが発生しているかを、エネルギー消費の視点で解析しムダの定量化を行い、要因を特定します。

ロット別エネルギー原単位
攪拌工程エネルギー原単位
攪拌工程エネルギー推移

「いつ」ムダが発生しているか特定する

・ 同じ製品を、同じ量作っているのにロット別エネルギー原単位に差があることがわかった。

 差が「どこで」で発生しているか特定する

・ ロット別エネルギー原単位からドリルダウンして、工程別エネルギー原単位を見ると、攪拌工程で差がでていることがわかった。

「なぜ」差が発生しているか特定する

・ エネルギー原単位が悪いロットでは、攪拌開始する前(待機時間)でブロワを動作させたままにしていたことがわかった。

・ 良いロットでは、攪拌開始直前までブロワの動作を必要最小限におさえているという違いがあることがわかった。

 

  • 従来の運用手順では、待機時間にブロワーをどうすればいいかまで規定されておらず、担当者の判断していたことがわかった。

  • 運用手順に規程を追加し、誰がやっても同じ作業ができるように「作業支援ツール」の導入を検討している。

今まで、時系列データで見ていたエネルギーデータをロットごとに見ることにより、生産時間・待機時間でのエネルギー消費を明確にし、ムダの気づきを得、要因を特定することができました。
YOKOGAWAの「工場エネルギー操業支援システム Enerize E3」のエネルギーフローによる集計・演算と、生産情報(ロット所要時間、量など)との連携で、ロットごとの個別生産エネルギー原単位を求め、ドリルダウンで要因特定を実現しています。

 

作業手順の標準化

作業手順の標準化

作業手順を改善し、誰が担当しても同じ操作になる必要があります。紙の手順書、チェックシートだけでは抜けが発生することがあり、それを防止する手段が求められます。
生産の進捗に従って、適切なタイミングで必要な作業を開始する手順を運転効率向上支援パッケージ「ExaPilot]で支援します。

 

 

 

期待される効果

  • 担当者、生産状況によって、攪拌ブロアーの運用に違いがあること、さらに運用の実態が定量的に捉えることができた
  • 運用を規定することで、数百万円/年のエネルギー削減ができることがわかった
  • 運用を支援するシステムを導入することで、人による差をなくし、誰が作業しても、最適な運用ができるようになり、生産改善(担当者の負荷軽減)だけでなく、省エネルギーも実現できた

エネルギー視点でムダの発掘ができることがわかったので、データに基づく改善を他生産ラインでもトライしていくトリガーとすることができました。システムを活用してさらなるムダの発掘を行い、操業改善による生産効率向上と省エネルギーによるコストダウンに取り組む下地ができました。

節電対策

電力制限を守りながら、納期を遵守する生産を実した事例を紹介します。

 

お客様の課題

  • 電力制限を守りながら、納期遵守・生産量確保を実現したい
  • 休日、夜間に生産シフトし電力ピークを回避したいが、どのようにシフトすればいいか判断できない
  • 自家発電で電力不足を補いたいが、何時、どの程度発電すればいいか決められない

このような課題(電力ピーク低減、使用電力量の平準化)に対し、生産情報から使用電力量を予測(シミュレーション)することが策立案に有効となります。

 

YOKOGAWAの提案

製品ごとのエネルギー使用量の推移をモデル化しました。このモデルと生産計画とを連動ツールを使用して、生産ラインでの電力需要予測が出来るようになりました。
「工場エネルギー操業支援システム Enerize E3」の「生産モデル」を使用し、「製品別、ロット別エネルギー原単位算出」を実現しています。

具体的な事例を以下に紹介します。

手順1 個別生産エネルギーをモデル化する

収集されたエネルギーデータと生産実績をもとに、製品ごとに個別生産エネルギー原単位ソリューションを算出し、ロットごとの電力消費モデルを作成しました。
パターンを整理すると、次のことがわかりました。

  • 製品が異なると、使用エネルギーピークが異なる
  • 同じ製品でもロット(生産量)が異なると、エネルギーピークは同じだが、生産時間だけが異なる

手順1


 

 

手順2 生産計画にもとづいて電力使用予測を行う

手順1で決めた個別生産エネルギーモデルと生産計画から、時間ごとの電力使用をシミュレーションしました。もし、指定電力を超えることがわかった場合には手順3を実行しました。

手順2

手順3 生産計画にフィードバックを行う

予測が指定電力を超えそうな場合には、生産計画にフィードバックし、生産の組み換えを行いました。再シミュレーションにより指定電力を超えないことを確認し、生産計画を確定しました。

手順3

生産量を減らさずに電力ピーク15%削減を実現!

 

期待効果

生産計画に従った電力使用予測を立てることができるようになり、電力ピークを低減し、消費電力の平準化ができるようになりました。併せて、契約デマンドの見直しを視野に入れることができるようになりました。

  • 指定電力を超えることなく、生産を維持することができた
  • 電力ピークを15%低減することができた
  • 冬季の節電対策も乗り切れるめどが立った
  • 契約デマンド引き下げを検討できるようになった

エネルギーの予算化

部署別・工程別エネルギー使用の予実管理を行い、ムダの気づき、改善のベースデータとして活用します。さらにエネルギー使用を予算化し、省エネ活動の基本データとして活用し、成果をあげています。

 

お客様の課題

  • エネルギー使用量の工程別、部署別予実管理をやりたい
  • 予実管理を基に部署別予算管理の対象としたい
  • 組織変更、工程変更をリアルタイムに反映し、正確、公正なデータとしたい
  • 省エネ効果を定量的に評価したい

面積比、人数比での配分では、適正なエネルギー使用量とは差があり、管理目標とするのに適せず使われないことがあります。組織変更、工程変更をシステムに反映するのに都度費用、工数が発生し、実態に追従できないことが指摘されています。
皆が納得する公正なエネルギーデータをリアルタイムに公開し、予実管理に活用する仕組みが求められています。

 

YOKOGAWAの提案

エネルギー使用を明確にするには、エネルギーの流れを整理・可視化し、部署ごと、工程ごとの集計単位に見える化することが基本となります。エネルギー使用の固定消費分と変動消費分を区分けし、集計することが第一歩です。変動消費分は生産量に応じて増減するので、製品ごと、ロットごとの個別生産エネルギー原単位を把握し、生産計画とリンクして予測できると、ムダの発見が容易になります。
データ集計には、組織変更、工程変更、作業改善などにリアルタイムに追従することが求められます。このためには自分たちで維持できるシステムが必須となります。

固定消費分と変動消費分の区分け

見取り図計算例

 

期待される効果

固定消費分と変動消費分を明確に区分けでき、生産計画に基づいたエネルギー使用予測ができるようになり、実績収集と合わせ予実管理ができるようになりました。その結果、いあっまで課題であった「エネルギーの予算化」を進めることができました。
予実管理データを日々公開し、目標達成に向けた省エネ活動の活性化と定量的な効果算出を可能となり、省エネ活動が加速するようになりました。

予実管理

 

YOKOGAWAが長年培った計測・制御分野のノウハウを生かした生産効率改善や、運転管理システムと高度制御の組合せによるボイラー・タービン・発電機の制御性改善でコスト削減と省エネルギーを実現します!

お客様の課題

  • 操業モード切替えで増大するオペレータ負荷の低減と安定操業の両立
  • オペレータの非定常業務対応で発生する操作ミスの撲滅
  • 設備性能を最大限利用できる制御を実現
  • 品質維持とコスト削減をしながら省エネの実現
  • CO2排出を低減させ、環境基準を遵守したい
BGT

BTGは、非常に消費エネルギーの大きな設備です。生産工場からの蒸気/電力の要求に追従しながら、様々な制約条件の中で最少コストとなる蒸気/電力バランス配分を決定して制御する必要があります。
しかしその運転は、急激な負荷変動や外乱などからの影響を最小限に抑えるため、ボイラーの圧力と温度を一定に保つように複雑な運転を手動操作を交えて行っているのが現状です。このような状況に対してオペレータの負荷を増やさずに安定した運転を行うようにする事は大きな課題です。

(注) BTG (Boiler Steam-Turbine Generator) :ボイラー、蒸気タービン、発電機の略

YOKOGAWAの提案

DCSによるPID制御だけでなく、高度制御としての多変数モデル予測制御を組み合せ、更に複数パターンの操業モードの切替えを行うことで、エネルギー効率を向上させ、エネルギーコストとCO2の削減を実現します。
また、その運転操作をDCSと高度制御をまとめて運転支援システムで行う事によってオペレータの負荷を削減しながら安定操業を実現することを提案します。

(注) DCS:Distributed Control Systemの略

BTG最適化制御

生産工場に蒸気と電力を供給しているBTGは、下図のように一般的には複数ボイラーとタービンで構成されています。電力は、自家発電のほか電力会社からの購入もあります。このような場合は、購入電力単価が自家発電コストより高い昼間は、自家発電を最大限に活用するBTG運転を行い、購入電力単価が自家発電コストより安い夜間(または休日)は自家発電能力が最小限となる運転をします。
このように購入電力と自家発電コストとの価格差から発生する利益を出す運転をBTGでは行います。 また、運転には各種制約条件があり、最大運転・最小運転に余裕を持たせて運転していましたが、高度制御により、余裕を限界まで追い込み利益確保する事を目的としています。

オペレータ支援機能

BTGのオペレータは、時々刻々と変化する需要に追従する必要がある事から、様々な条件に適合する運転が求められます(装置毎のエネルギー効率差、設備毎の制約条件、燃料単価・電力単価の変化、昼夜の負荷変動、機器運転台数など)。
それらの複雑な条件のパターン別に操業モードを設定し、コストが最少となるモードを自動変更するように運転支援をする事によって非定常時作業の負荷削減を図ります。

BGT負荷

電力・蒸気バランス制御

ボイラ及びタービンの負荷量、購入電力量などを設備制約条件を守りながらトータルコストが最小になる負荷配分制御を行い省エネを図ります。

多変数モデル予測制御

制約条件を守りながらボイラやタービンがその運転限界値を超えない範囲で可能な限り余裕を小さくすることで省エネルギーを実現できます。通常制御では、基本的な制御ループはDCSで制御していましたが、それらの設定値を運転員が手動で調整しているため、ばらつきが大きくなります。
しかし高度制御を導入することでそのばらつきを小さくし、それによって運転限界値との間の余裕が大きくなることから制御域を運転限界値に近づけることで最適な運転が可能になり、蒸気圧力が安定化・低減化します。

BTG 予測

プロセス応答モデルを内蔵し、将来の変化を予測しながら制御を行い、PIDより優れた安定化運転が出来ます。

BTG効率管理

省エネ・省コスト評価

BTGプラント全体のCO2量、コストをリアルタイム評価します。

システム導入まで

YOKOGAWAの強みを生かして、トータルで安心サポート

BTGサポート

取組む範囲を協議して決定します

問題点、プロセスの特長などをヒアリング。改善方針を決定すると共に、目標をお客様と共有します

設備情報、操作状況などを基に省エネ・省コストのポテンシャル(可能性)を評価します

シュミレーション実施及び投資効果を算出します(※)

PIDの追従性を良くするためのチューニング作業などを行います

負荷配分制御、多変数モデル予測制御の導入及びDCS_IFの改造を行います

FSでの効果確認を行います

制御効果維持を行うとともに更なる改善提案を行います


※ 実データを基に、お客様の運転方法を考慮したシミュレーションの実施、及び投資効果を算出します。

期待される効果

計測と制御技術でエネルギー効率を改善し、高度制御・制御性改善・効率管理の技術を組合せることで最適運転を実現し、エネルギーコストとCO2排出量を削減します。

エネルギーコスト・CO2排出量 削減率3%を実現!
(注)国内化学メーカーでの改善実績

 

Enerize E3の機能・仕様について知りたい
概要:

Enerize E3の機能・仕様について知りたい

Enerize E3の導入について知りたい
概要:

Enerize E3の導入について知りたい

Enerize E3の効果とメリットについて知りたい
概要:

Enerize E3の効果とメリットについて知りたい

本件に関する詳細などは下記よりお問い合わせください


お問い合わせ
トップ