IoTデータを活用した設備保全業務の高度化

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1 M2-5 IoT データを活用した設備保全業務の高度化 IoT 技術を活用した 設備保全管理業務の新たな取り組み 日本アイ ビー エム株式会社 Watson IoT 事業部技術営業 清野聡

2 IBM の IoT と保全管理のソリューション

3 IBMのIoTに対する取り組み IBMはIoTを活用した新たなビジネス価値を創造するために 様々な取組みを行っております ①IBM IoT Platform ②IBM IoT Industry Solution Platform as a ServiceであるBluemixの一部やCloud サービスとして提供する新しいIoT Platformサービスを展開 業界特性に応じたIoTを活用したソリューションを準 備 さらに各企業は固有のビジネスに合わせて適用 Security BluemixTM INSIGHTS ③IBM IoT Ecosystem 半導体や機器メーカーから業界向けソリューション プロバイダーに至るまで提携を 結び さまざまなデータ サービスやデータ ソリューションを安全かつシームレスに統合

4 IBM Watson IoT Headquarterのご紹介 IBMのIoTを強力に推進するIBM Watson IoT Head Quarterがドイツ ミュンヘンに誕生

5 IoTビジネスにおけるIBMの価値 IBMのIoTを強力に推進するIBM Watson IoT Head Quarterがドイツ ミュンヘンに誕生 IoTのキーエンジンの Analytics/Cognitiveソリュー ションを持っています IoT for Manufacturi ng クラウドベースのグローバル共通 のIoTプラットフォームを保有しサー ビス提供しております 200人のIoT関連コンサルタント,SEが お客様の変革をご支援致します Maximo/ PMQ IoT Platform

6 我々が目指している姿 保全管理とIBM Watsonとの連携 熟練作業者の様々な知見をIBM Watsonに学習させることで 現場の作業員を支援 プロファイル: Josephさんは変電所の保全技術者です 彼はまだこの仕事を始めて3ヶ月 しかたっていません このJosephさんのポジションは担当者が すぐ辞めてしまう ということで長く空席でした ゴール: 設備を一人でインスペクションできるようになる インスペクションを効率的に 精度よく実行する 異常が発生していたり 故障しているパーツを記 録する 問題の識別を行う 修理や交換を優先的に行う必要のあるパーツや 設備を認識し 本部へ要請する Josephさんのペイン: 経験不足 変電所の設備に関してあまり深い知識を持っていな い インスペクションを行う設備に関する十分な詳細情 報をもっていない 過去の保全履歴情報がアクセスできない リモートからのオンサイトへの支援には限界がある 彼自身１人でインスペクションを完了した経験がな い

7 我々が目指したい姿 IBM Watsonとの連携 IBM Watsonに自然言語で質問すると 様々な回答を返してくれる Watson ヒューズが飛ん だことをアラームで確認し ました 損傷したスイッチ を交換してください Watson 作業の終了まで にあと4つのインスペクショ ンを行う必要があります まず始めに Joseph Watson, ここを最後にインスペク ションしたのは何時だった Watson 6ヶ月前です Joseph そのときの作業者は誰 Watson John Smithです Joseph そのときの点検結果は Watson Greenでした Joseph このライン の切断方法を教えて くれ Watson 始めに 写真の出典

8 IBM Watson の保全管理支援のイメージ

9 ドローンを活用した保全管理 Aerialtronics 社のドローンの活用例 IBM Watson IoT Platform とドローン技術を組み合わせ Watson コグニティブソリューションを利用することで送電に係る資産の点検作業の効率の向上とリスクを低減します IBM Watson and Drone Integration

10 ドローンによる通信タワーのメンテナンス

11 ビッグデータ分析 IBM Watson IoT Platform PMQ Watson IoT Platform 3G/LTE MQTT 収集 制御 保管 HTTP 基幹システム 基幹システム 連携API Cloudant マルチ プロトコル 設備保全管理 豊富なAPI Maximo IBM Bluemix センサー デバイス お客様環境 Rational SNS IBM Bluemixクラウド環境 設計開発 お客様/IBM環境

12 IoT for Automotive ( 自動運転支援 ) IoT for Electronics ( 電化製品 IoT 基盤 ) IoT for Manufacturing ( 製造業ソリューション ) Plant Performance Analytics IoT for Retail ( 小売業向け IoT 基盤 ) IoT for Insurance ( 保険業向け IoT 基盤 ) Insights for Energy (IFE) For Oil & Gas For Utilities For Transportation For Nuclear For Aviation DOORS Rational Team Concert IBM Watson IoT の製品 ソリューション構成 IBM Watson IoT Platform PMQ ( データ分析 ) IBM Maximo ( 資産 作業管理 ) Rational 製品群 ( 設計管理 )

13 IBMの保全管理ソリューションマップ IBMではお客様の様々な利用シーンに対応するオンプレミス クラウドソリューションを提供します アプリケーション ビッグデータ 分析基盤 IoT基盤 個別 アプリケーション IBM Maximo 資産 作業管理ソリューション Predictive Maintenance and Quality 予知保全プラットフォーム Watson IoT for Manufacturing 製造業様向けIoT拡張ソリューション IBM Watson Cognitive Solution IBM Watson IoT Platform IBM Bluemix PaaS環境 お客様DC) 情報基盤 IBM Bluemix PaaS環境 IBM Public Cloud ITインフラ お客様DC) IBM Bluemix IaaS環境

14 IBM IoT for Manufacturing のご紹介

15 IoT は現実の世界とデジタルの世界の分断をつなぎます IoT の技術を活用することで 工場やプラントまたお客様に設置された設備や製品の状態をオンラインで把握できるようになります 最新の情報技術の適用の加速 高度な分析技術の適用 クラウドコンピューティング ネットワーク接続の拡大 製品のライフサイクル管理 全てのビジネスの変革を促すオペレーションの効率向上とコストの低減新製品や新しいビジネスモデルの開発お客様との係わり方とお客様知見の活用 組込みセンサーの普及

16 コグニティブ技術を製造業に適用するバリューステップ データの収集 データ挙動のビジュアル化 高度なデータ分析の適用 コグニティブ技術の導入

17 Plant Performance Analyticsのご紹介 Watson IoTの製造業様ソリューションPlant Performance Analytics PPA はあらかじ め設定されたモデルの情報を収集 転送することで保全担当者に様々な情報を提供します 例 自動車製造ラインの溶接 例 高度なデータ分析によ 例 生産 メンテナンス及び ロボットのデータをWatson り工場のOperational 製造の優先度 効率に関して IoTプラットフォームを活用 Efficiency(OE)およびOE 差し迫った問題に対処する活 し収集 データ活用により生 に影響を与える問題を予測 動を支援 産性の向上及びオペレーショ ンコストを削減 IBMのクラウドサービスにより長いシステム導入期間 なしにすぐにスタートでき 効果を早く確認いただく ことが出来ます

18 製造工場における Operational Efficiency (OE) が与える 3 つのロス 設備のダウンタイムロス 品質ロス 目標生産数量 パフォーマンスロス 実績生産数量

19 １画面でプラントの状態を即座に把握 設備のパフォーマンス情報を理解 分析し オペレーション効率に対する影響度を求めます 設備の状態を継続的 にモニターし設備パ フォーマンスを予測 対応が必要な場合 はアドバイス情報を 提供します プラントや工場のエ ンジニアは設備単位 の情報にアクセスで き 問題がある設備 に対しては早期に注 意を向けることがで きます

20 ISA-95のモデルによる設備階層とデータ分析 工場 ライン 設備階層で工場の効率を計算し ビジュアルに表示します 可用性 パフォーマン ス及び品質のスコアー を工場 ライン 設備 レベルで予測 計算し ます 注意すべき設備に関し ては 色 で分類され マウスでクリックす ることで詳細な情報を 表示します

21 設備のパフォーマンス 稼動履歴をビジュアルに表示 選択した特定の設備の健全性 発生イベントの推移 アラート情報を表示します

22 設備単位に故障予測及び推奨アクションを提示 品質に影響を与える部品やコンポーネントの情報 設備 品質トラブルに時系列的な変化を確認します 過去の実績 * から問題の原因に費やされるであろう時間を予測します 統計学的にみた故障の発生確率 統計学的にみたダウンタイムの発生確率 修理スケジュールの推奨日 問題対応に必要な作業員の種別 * 過去の実績データがない場合 この予測は計算されません

23 IBM Watson IoT Platform と IBM Maximo の連携 ( デモンストレーション )

24 IBM Maximoとは 2007年からIBM製品として発売 米国にて1968年に発売開始した40年以上の歴史 最初は原子力発電所の設備管理 優位性 専門家による高い評価 世界規模での高いシェア あらゆる資産を単一プラットフォーム上で管理可能

25 IBM Maximo は様々な産業分野の保全管理を包括的に支援します IBM Linear Asset Mgr ( 線形資産管理 )

26 Watson IoT Platformはセンサー情報をアプリケーションに連携 SACAD/Edge Computing 領域 IoT基盤領域 緊急点検指示 アプリケーション領域 IBM Maximo 保全管理 正確な 会計 情報 ERP センサー 制御 領域 電圧 電流 位相 制御ボード (センサー 系統監視システム SCADA Watson IoT Platform 保全スケジュール 点検指示 設備基本情報 保全 故障計画 履歴 IBM PMQ 予知保全 情報の速度 <μs <ms センサー測定値情報 <s <hr

27 Node-RED によるデータドリブンな処理の記述 振動異常を検知 MQTT を使用してローカルサーバーへイベント通知 センサーデータを入力 照明異常を検知

28 大量かつ重要ではい情報はパブリック クラウド ( 低価格 動的資源割当 ) ハイブリッド クラウド 重要な情報はプライベート クラウド ( 社内の知見を守る ) お客様プライベート クラウド API IBM Maximo Subscribe #SSEINO IBM パブリック クラウド (Watson IoT Platform) デバイスID #5698ad8701 センサー デバイス ID #5698ad8701 通信基盤 (MQTT ブローカー ) Publish #SSEINO

29 Maximo RESTインターフェース IBM Watson IoT Platform IBM Maximo センサーの異常検知などのイベントから 作業指示書が自動作成される 設備台帳 設備ID 場所 設備図面 諸元情報 安全管理手順 作業標準 標準ID SEINO0002 作業手順 責任所管部門 必要交換パーツ 指示書の自動作成には 設備台帳への設備情報の登録 作業標準書の登録 URLを送るだけ プログラミング不要 REST-APIの例 siteid=bedford&jpnum=seino0002&assetnum=11430

30 Watson IoT Platformはセンサー情報をアプリケーションに連携 SACAD/Edge Computing 領域 IoT基盤領域 緊急点検指示 アプリケーション領域 IBM Maximo 保全管理 正確な 会計 情報 ERP センサー 制御 領域 電圧 電流 位相 制御ボード (センサー 系統監視システム SCADA Watson IoT Platform 保全スケジュール 点検指示 設備基本情報 保全 故障計画 履歴 IBM PMQ 予知保全 情報の速度 <μs <ms センサー測定値情報 <s <hr

31 IBM Predictive Maintenance and Quality (IBM PMQ)標準機能 PMQをベースとした アプリケーション エンドユーザ インターフェース ダッシュボード Descriptive Analytics Predictive Analytics 定められた統計モデル で過去を分析 過去のデータを利用し て未来を予測 Prescriptive Analytics 問題解決を直接促す 処方的な情報提供 お客様の 分析モデル ビッグデータ蓄積基盤 IBM DB2 (高品質な情報保管を実現するための標準化されたデータスキーマを準備し 分析エンジンに対して 必要な情報を効率的に提供します) データモデル データ統合基盤(IBM Integration Bus) (様々なデータソースからの情報を受入れ 情報の標準化 関連付けを行い 情報分析のための整理 をします) 設備管理に分析結果をフィードバック 情報統合モデル SCADAシステム センサーデータ 大量なストリーム データ 設備情報 IBM Maximo)

32 設備健全性のスコアリング

33 設備 品質異常の検知

34 IBM PMQ Equipment Failure Probability

35 IBM Watson IoT を用いた保全改革の事例

36 ワークショップ セッション および資料は IBM またはセッション発表者によって準備され それぞれ独自の見解を反映したものです それらは情報提供の目的のみで提供されており いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく またそのような結果を生むものでもありません 本講演資料に含まれている情報については 完全性と正確性を期するよう努力しましたが 現状のまま 提供され 明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします 本講演資料またはその他の資料の使用によって あるいはその他の関連によって いかなる損害が生じた場合も IBM は責任を負わないものとします 本講演資料に含まれている内容は IBM またはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも IBM ソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく またそのような結果を生むものでもありません 本講演資料で IBM 製品 プログラム またはサービスに言及していても IBM が営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であることを暗示するものではありません 本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は 市場機会またはその他の要因に基づいて IBM 独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません 本講演資料に含まれている内容は 参加者が開始する活動によって特定の販売 売上高の向上 またはその他の結果が生じると述べる または暗示することを意図したものでも またそのような結果を生むものでもありません パフォーマンスは 管理された環境において標準的な IBM ベンチマークを使用した測定と予測に基づいています ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは ユーザーのジョブ ストリームにおけるマルチプログラミングの量 入出力構成 ストレージ構成 および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む 数多くの要因に応じて変化します したがって 個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません 記述されているすべてのお客様事例は それらのお客様がどのように IBM 製品を使用したか またそれらのお客様が達成した結果の実例として示されたものです 実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は お客様ごとに異なる場合があります IBM IBM ロゴ ibm.com Bluemix DB2 IBM Watson Maximo Rational は 世界の多くの国で登録された International Business Machines Corporation の商標です 他の製品名およびサービス名等は それぞれ IBM または各社の商標である場合があります 現時点での IBM の商標リストについては をご覧ください