工場エネルギーマネジメントシステム

FEMSに必要な機能

YOKOGAWAでは、FEMSに必要な機能は以下のように大きく4つあると考えています。

• 可視化・検証：必要なデータの収集、演算、蓄積や、帳票・グラフでのデータ出力等、いわゆる「見える化」の機能。収集したデータを使い、KPIをモニタリング、改善効果を検証
• 解析支援：データから通常と異なる部分を抽出するなど、改善点の発見を手助けする機能
• 最適化：最適な運転パターンや設定値のガイダンス表示、エネルギー消費予測などの機能
• 実行：前項の最適化で演算された結果を制御装置へ出力し、自動で実行する機能

これまで主に力を入れてきた「可視化・検証」に加え、現在は「解析支援」や「最適化」について、新機能や支援ツールの開発等の強化を進めています。

特長 I 三つの見える化

まずは「可視化・検証」部分について、YOKOGAWAのFEMSの特長を紹介します。
何事においても、最初に行うのは現状把握です。今の状態を適切に把握することが改善への近道となります。製造現場では電力、ガス、蒸気など、複数のエネルギーを使用しており、各エネルギーを「いつ・どこで・どれだけ」使用するかは、生産量、品種、オペレータの操作内容など、多種多様な条件を受けて変化します。この複雑なエネルギー使用状況について、エネルギー最適化やCO2削減につながる「見える化」を行います。その基本となるのが三つの見える化です。

エネルギーの流れの見える化

原動力設備から製造工程の末端設備まで、エネルギーの流れを「エネルギーフロー」として視覚的に定義することができます。
従来は、電力、ガス、重油等の各エネルギーをそれぞれの単位で集計し、切り離して管理することが一般的でした。しかし、エネルギーフローを使えば、定義した演算から、各エネルギーを使用量(J)、コスト(¥)、CO2排出量(t-CO2)をはじめ、統一された評価量として自動で得ることができ、エネルギーの流れを包括的に管理できます。

エネルギーの使われ方と責任の所在の見える化

エネルギーフローの出力を案分し、組織や設備毎に再集計することで、組織・設備毎の管理を容易にし、各エネルギーの消費責任の所在を明らかにできます。面積比、人数比での案分に加え、組織体系や予算体系ごとに集計できるのが特長です。

生産との関わり合いの見える化

エネルギーデータに生産実績情報（生産量、工程の情報等）を関連付けることで、品種別ロット毎のエネルギー原単位を算出できます。ロット差分、工程間差分等が明らかとなり、改善余地のある箇所の早期発見が可能となります。

ロット毎の原単位から工程間差分や設備間差分を解析した例はこちら（動画9:50～）

特長 II 注目箇所の自動通知

ここでは、「解析支援」を担うFEMSの新しい機能「注目ロット自動お知らせ機能」を紹介します。

システムによる能動的な注目箇所の発見・通知の必要性

ただ単にエネルギーを「見える化」しても、そのままでは改善には結びつきません。データを解析し、改善するべき箇所を見つけて、対策を立てて実行する必要があります。
お客様の声、現状や課題から、「解析支援」の早急な自動化が求められていることが読み取れました。データ解析に必要な知識を持つ人財の確保や、解析に要する時間の短縮などが課題となる中、システムが解析の一部を担い、「ここを見るべきだ」とユーザーに知らせるために開発されたのが「注目ロット自動お知らせ機能」です。

注目箇所の自動通知で効率の良い改善活動を支える

注目ロット自動お知らせ機能は、過去に生産した品種毎の生産ロットからプロセス特有のエネルギー消費パターンを学習させ、そこから逸脱したロット（注目ロット）をユーザーに知らせる機能です。
エネルギーの変化を生産ロット毎に抽出し、AI技術を活用して自動的にパターン分類することで、「いつも通りの」エネルギー消費パターンのロットと、「いつもと異なる」消費パターンのロットを自動的に判別します。
例えば、原単位の悪いロットを発見するのに数か月かかっていたところを、注目ロット自動お知らせ機能を使えば、翌日には解析結果を得ることが出来ます。そして、すぐに原因究明に取り掛かれるようになり、改善活動をスムーズに進めることができます。

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