横河電機株式会社
横河ソリューションサービス株式会社

産業用IoT データロギング&ダッシュボード

生産設備の保全は、人による巡回点検や経験に基づく分析、運転部門と保全 部門のチーム連携によって実現されていました。しかし近年、生産現場の急激 な環境変化によって、経験豊かな人材の減少、生産設備の劣化といった問題 は、どのお客様にも共通の課題となっています。このような背景から、 IoT技術 を活用した設備点検や点検結果の分析の強化、分析結果をもとにした意思決 定やアクションの効率化が求められています。

本ソリューションは、運転状態と生産設備の状態をリモート収集し、点検結果 の判定を行い、保全管理システム(CMMS)に通知することにより、運転部門か ら保全部門への連携を自動化します。これにより、お互いの状況把握作業を効 率化し、現場の意思決定、そしてアクションへ繋ぐことができます。

詳細

概要

設備管理における様々な課題を解決するためには、設備の状態データだけでなく、相関のある運転データやプロセスデータも合わせて解析することでより正確に設備の健全性を把握することが重要です。
本製品は設備の状態データから故障発生時期を予測する、さらに相関のある運転データやプロセスデータを合わせて解析することにより、故障の予兆を早期に捉えることのできる仕組みを提供しています。
本製品を活用することで、メンテナンスの高度化、トラブルの予兆検知に繋げることができます。

 

設備保全のスマート化
設備保全のスマート化

特長

トレンドグラフによる異常の早期発見

Sushi Sensor などの産業用 IoTセンサから収集した IoTデータ (設備データ) と、 計装機器からのOTデータ (運転データ) を長期間にわたって蓄積します。収集した多種データをトレンドグラフで統合表示することで、データのバランスや動きを把握することができ、潜在的な異常の早期発見に繋がります。

16ペントレンドグラフ

 

瞬時値判定と予測判定

さまざまなデータに対して、正常範囲を指定することにより、閾値判定がで きます。瞬時値による閾値判定に加え、近似予測値 (線形近似、指数近似、対数近似) をもとに、閾値突破を予測判定でき、余裕を持って保全作業を計画することができます。

予測判定画面

 

現場作業の意思決定を支援

複数のIoTデータとOTデータの情報を配置することで、設備の全体状況を 正確に把握できるダッシューボードを作成することができます。 また、時間重ね合わせトレンド型ダッシュボードで、現状を過去のデータの動きと比較することもできます。これらにより、迅速な意思決定が可能となります。

ダッシュボード

 

アラート状況の全体把握

現在発生しているアラートの全体状況をアラートパネル型ダッシュボードで把握できます。さらに詳細ダッシュボードに展開して個々の設備状況を確認 することもできます。アラート発生履歴はイベントとして自動保存され、任意のダッシュボードの状況もイベントとして手動保存できます。

アラート

システム構成

管理対象の範囲によってオンプレミスの環境とクラウドの環境を選択することができます。クラウドの場合、複数拠点の装置や操業データを統合監視することが可能です。

 

システム構成図

システム構成例

ドキュメント&ダウンロード

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