個々の機械であっても、予期しない生産停止が発生すると、追加の労力、コストの増加、生産量の低下が生じます。機械とプラントの稼働率を最大限に高めるためには、データに基づいた継続的且つ最良の状態監視が不可欠です。
機械モニタリング
この場合の重要なユースケースは、機械の継続的なモニタリングです。ここでの目的は、電流、温度、振動などの関連データを用いて、進行中の動作の異常を早期に検出し、理想的にはこうした異常を分類して、起こり得るエラーを事前に検出できるようにすることです。これには摩耗や損傷の兆候が含まれることが多く、これらは機械学習ベースの分析を使用して早期かつ確実に検出されます。これにより、最小限のコストで最大限の稼働率を実現するために、サービスとメンテナンスを適切な時期に計画することができます。
プロセスモニタリング
もう1つの重要なユースケースは、プロセスの継続的なモニタリングです。ここでの目的は、プロセスパラメータからの逸脱を早期に発見し、必要に応じてプロセスに介入できるようにすることです。既存の制御ソリューションと通常利用可能なデータに基づいて、モデルベースの機械学習ソリューションを再度使用して異常を検出し、可能な限り詳細に分類します。ルールベースの自動化が限界に達すると、MLによって、これまで知られていなかったプロセスの状態に対する全く新しい洞察を取得できます。その結果、より早く、よりターゲットを絞った方法でプロセスに介入できるようになりますす。
機械やプラントの継続的な状態監視をベースに、プラントの稼働率を最大限に高めるという目標に注目した様々なユースケースが生じ、これが経済生産の鍵となります。最終的には、プラントの状態を継続的に把握することで、プロセスの責任者に対して最大限の安全性が確保されます。また、機械データのエラーや異常を早期に検出し、実際にシステムの故障や不具合が発生する前に必要な対策を講じることができます。
応用例の一つに、イントラロジスティックにおける高速コンベアベルトの自動監視があります。速度、負荷、運転時間、温度などの様々な影響因子に応じて、コンベアチェーン要素の伸びをモニタリングし、予測することが、一つのタスクです。その際、チェーンが損傷している箇所を早期に特定する必要があります。これにより、サービス技術者がシステムの状態を把握していることを説明または保証でき、システムの継続的なデータベースのモニタリングに移行できるようにもなります。自動モニタリングの具体的なメリットは、サービスとメンテナンスのコストの削減、システムの稼働率と生産性の向上です。例えば、新しいビジネスモデルとして、新規または長期サービスレベル契約(SLA)の形で稼働率を売り込むことが可能になります。結局のところ、このような IIoT サービスは、エンドユーザーにとって新たに認識可能な機能をもたらし、それに応じて顧客ロイヤルティを高めます。
もう一つの用途として、電気めっき生産ホールでのファンの自動監視があります。電気めっきでは、ガス抜きは生産上重要なプロセスです。例えば、酸水素ガスが生成されるため、臨界濃度で爆発の危険性が生じます。酸性物質によって、機器の腐食が生じる可能性もあります。また、労働安全衛生と従業員の健康面でも責任があります。タスクは、スマートセンサーと ML ベースのデータ分析を使用してファンを継続的に監視することです。そして、予防的なルールベースのメンテナンスからコンディションベースのメンテナンスへと移行していきます。これにより、予定外の生産ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストを削減できます。利用されなくなった産業設備の活用に対応したこの優れたエンドツーエンドソリューションの第一のメリットは、継続的な自動状態監視です。これは、検査、メンテナンス、修理を削減、または最小限に抑えるための基本です。この具体的なケースとして、電気めっきの屋根の上で行うファンの毎月の点検を半年に一度の点検に切り替えることができました。計画外のダウンタイムが削減され、プラントの稼働率を高めることができました。具体的なメリットがあるIoTユースケース。
そのプロセスデータとML技術を用いた評価から、多くの場合、製造された製品の品質に関する結論を導き出すことが可能です。選択されたプロセスパラメータに基づいて、MLベースのパターンを認識し、特定のプロセス状態に割り当てることができます。これにより、公差範囲を監視することができ、例えば、公差が予測の時点で外れている、または外れそうなとき、早い段階で認識することができます。
スマートなデータ分析により、Grenzebach社は、革新的な摩擦攪拌溶接システムの品質保証と予知機械保全をリアルタイムで実現できます。このように、機械およびプラントエンジニアリングのスペシャリストは、24時間365日対応する製造を新たなレベルに引き上げることに貢献しています。
回転する摩擦ピンは、Grenzebachがアルミニウムやその合金などの軽量金属用に開発した革新的なシーム溶接プロセスである摩擦攪拌溶接(FSW)の中心的なツールです。摩擦と圧力により、ピンは金属を可鍛化するために必要なプロセス熱を発生させ、摩擦ピンの回転作用により接触点に沿って攪拌されます。溶接用ワイヤや不活性ガスを加える必要もなく、これによって長期的な安定性と歪みにくさを特徴とする強固な接合部が形成されます。この結果を得るには、摩擦ピンが期待どおりに動作する必要があります。金属を正確に変形させるためには、正確な引張力と加圧力が不可欠です。これまで、品質管理は、機械オペレータがFSWプロセス後に溶接部を目視で検査して行っていましたが、この作業は時間がかかり、上手く検査できるかどうかは、ユーザー個人のノウハウにも大きく依存していました。
溶接プロセス中のリアルタイムのモニタリング
技術開発者のDr Carlos Paiz Gaticaは、異常検出の仕組みについて、参照モデルと現在のプロセスを比較することで、リアルタイムで品質評価を行うことができる、と説明しています。インダストリー4.0のパイオニアとして、Grenzebachは今日、正確に予測できるインテリジェントなデータ分析プロセスを利用しています。このために、GrenzebachはワイドミュラーのカスタマイズされたIndustrial Analyticsソリューションを使用しています。
Grenzebachのニーズに合わせてカスタマイズされた当社の分析ソフトウェアでは、溶接プロセス中にセンサーで記録された力を理想的な参照データの記録と比較します。このシステムが定義されたパラメータからの逸脱を検出すると、機械オペレータに通知され、溶接プロセスに何か問題があることがすぐに分かります。そのため、各溶接部の手動による検査は不要になりました。
参照モデルを規定するためワイドミュラーはGrenzebach社のエンジニアと協力して、数百箇所の溶接部のデータセットを測定し、インテリジェントなデータ解析手法を使用して評価しました。Grenzebachのノウハウによって、分析の重要な要素が提供されました。ワイドミュラーのソフトウェアは、ある程度の確率で不具合を予測できるかもしれませんが、そのためには必ず事前に分類しておく必要があります。異常を実際に重要なエラーとして分類するべきかどうかを判断できるのは、Grenzebachだけです。
提供する製品の品質と稼働率
分析ソフトウェアは、溶接部の品質管理チェックを実行するだけでなく、製造された各部品のプロセスパラメータも記録し、完全なドキュメントを作成します。これは法的側面からだけでなく、トレーサビリティや再現性の面でも大きなメリットになります。また、溶接ピンの交換が推奨される場合には、このシステムがタイムリーに警告します。この情報をもとに、機械オペレータは、ダウンタイムを回避するようにメンテナンススケジュールを立てることができます。
「工具の破損によって生じる廃棄物を最小限に抑えることに加えて、特に機械やプラントエンジニアリングにおいて重要な要素は、機械の稼働率です」とKress氏は強調しています。
ハイテクのスペシャリストであるGrenzebach社は、そのビジネスモデルにおいて、今後さらにいくつかの利点を見出すことができます： 「まず、当社は、お客様に非常に正確で定量化可能な品質管理を提供するだけでなく、機器のダウンタイムの可能性を予測し、リソースとコストを削減することができます。同時に、データ駆動型サービスを導入し、製品の品質や機器の稼働率を効果的にアピールすることができます」と、Grenzebach社の FSWセールスマネージャーであるMichael Sieren氏は説明しています。