資料 2 IoT 技術活 によるスマート保安 熟練運転員の叡智を継承 超越 平成 29 年 1 27 未来投資会議説明資料 YAMATAKE で 100 年 azbil で 10 年 合わせて 110 年 いつの時代も を中 としたオートメーション で 々のシアワセを第 に考えてきた azbil グループは これからも計測と制御の技術のもと より 層の価値創造を進め 皆さまとともに歩んでまいります アズビル株式会社代表取締役社 曽禰寛純
本のプラント運転管理の現状 運転監視システムを利 した運転員による監視操作 1 数回の巡回点検 第 1 の 1 事業所あたり 10 万台以上のセンサーや 動制御弁などが稼働 警報監視と個々のデータの変動および相関性の監視 対応操作 1 事業所あたり 10 万台以上のセンサーや 動制御弁 各種製造設備などが稼働 1
本のプラント運転管理の課題 国内エチレンプラントの設備稼働年数別 産量の推移 保全部 のスキル保有者 率の推移 7000 5 年後 稼働年数 50 年以上が 6 割弱 80.0 産量 (t) 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 66% 56% 56% 15% 19% 19% 25% 13% 11% 19% 設備稼働年数 50 年以上 40 50 年未満 30 40 年未満 20 30 年未満 20 年未満 71.2 69.2 73.0 71.5 74.2 72.2 66.3 年 2017 年 2022 年 2025 年参照 : 重化学 業 (2011) 参照 : 本プラントメンテナンス協会 (2016) スキル保守者率 (%) 70.0 60.0 50.0 40.0 スキル保有者 率が急減 48.1 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 課題 1 プラント設備の 経年化 設備トラブルによる安全 安定への不安 課題 2 運転員の 量差 気づき / 判断の遅れ ミス 課題 3 熟練者のリタイア 技術伝承 ( 技術喪失 ) への不安 今後の就労 数の低下 今よりも少 数での操業への不安 2
熟練運転員の叡智を継承 超越する 第 2 第 3 の 異常予兆検知システム ( ビッグデータ,AI) 第 3 の 第 2 の 設備診断システム ( 詳細設備データ活 ) 第 1 の 運転監視システム (DCS アラームなど ) デジタル計装機器 ( 機能センサー活 ) 巡回点検 ( 常保全 ) 製造現場 ( フィールド ) 3
第 2 の 調節弁とは 場 / プラントの安全で 産的な操業上の重要機器のひとつ 正確な動作が不可 定期的な時間基準保全を実施 第 2 の でリスクベース保全の確 定期点検 ( 開放点検 ) で 58% の調節弁は故障 / 異常なし 第 2 の で設備管理の効率化 当社が受託した TBM 2 時の調節弁整備実績 CBM 1 実現に価値あり設備診断データに基づく最適保全デセンーシタン処 スマートバルブポジショナ 調節弁の制御を担うバルブポジショナに着 機能センサーを搭載し 調節弁の稼働状態をデータ化 最適保全 ( 状態基準保全 ) の効果 調節弁メンテナンスコスト削減効果 3 5 億円 / 事業所 2.5 億円 / 事業所 グ 機能センサーを活 した 理 調節弁診断の事例 調節弁の異常による予期せぬ設備停 回避効果 保安事故に らぬ 部設備停 時の損失 :3000 5000 万円 / 保安事故に る設備停 時の損失 : 数億 数 億円 1 CBM:Condition based maintenance( 状態基準保全 ) 2 TBM:Time based maintenance( 時間基準保全 ) 3 10 万台の機器が稼働する事業所の場合 : 調節弁は凡そ 5 千台稼働 調節弁の開放点検費 ( 場代 脱着費 点検費込み )= 平均 10 万円 / 台本技術により開放点検不要となる割合は全台数の 60% 但し 10% 程度は法定点検等の理由で開放が必要となるため 全体の 50% の調節弁でのコスト削減が期待できるとする 4
第 3 の ビッグデータを活 したオンライン異常予兆検知 / 未来変動予測 オンライン異常予兆検知システム BiG EYES( ビッグアイ ) DCS 上限管理値 正常 第 3 の 予兆を検知 従来の警報発 点 プロセスの乱れ プロセス値 故障の始まり Big data データ蓄積 プラント 現在値 DCS 下限管理値 DCS 警報受信 DCS 警報システム : T1 T2 T3 T4 T5 T1 T2 T3 T4 T5 BiG EYES 警報受信 T1: 警報検知までの時間 T2: 原因究明に要する時間 T3: 応急処置に要する時間 T4: 恒久処置待ちの時間 T5: 恒久処置に要する時間 DCS(Distributed Control System): 運転監視制御システムの 種 熟練運転員が 経験から学習 判断するのと同様に ビッグデータから 様々な運転パターンを学習することで 設備 / 機器 / プロセスの振る舞いの変調 ( 異常予兆 ) を早期に検出し 警告 ビッグデータから稼働するすべての設備 / 機器 / プロセスを網羅的に監視可能 製品品質の乱れ 不安定な状態への推移 製造装置の緊急停 など予兆検知 警報 (+ 早期対処 ) 重要警報の発 は約 4 割減少 導 および監視対象の増加により 効果増 の期待あり 5
第 3 の ビッグデータを活 したオンライン異常予兆検知 / 未来変動予測 化学会社における事例検証 機器故障から制御不能に った事例 BiG EYES は 運転員よりも 2 時間半前に異常を検知 制御不能 週間前から熟練運転員でも気づかなかった予兆を検出注意喚起 制御不能 6
第 2 第 3 の を活 したスマート保安の導 データに基づくリスクベースの保全を確 保安 準を向上 設備管理の効率化 歩留り改善等 産性を向上 法定検査時の検査費の削減 法定検査時のプラント稼働停 に伴う逸失利益を回復 現 の認定事業所制度 スーパー認定事業所制度 法定検査 :4 年に 1 回程度 第 2 の 法定検査 : 最 8 年に 1 回 1 稼働停 : 約 30 間 /4 年 ( 逸失利益 30 億円 =7.5 億円 / 年 ) 1 検査費 :60 億円 /4 年 ( 逸失利益 15 億円 / 年 ) 第 3 の 活 1 稼働停 : 約 30 間 /8 年 ( 逸失利益約 30 億円 =3.8 億円 / 年 ) 1 2 検査費 :53.2 億円 /8 年 ( 逸失利益 6.7 億円 / 年 2 ) 1 経済産業省がまとめた 構造改 徹底推進会合説明資料 ( スマート保安 ) 資料 3 ( 平成 28 年 12 12 ) に準ずる http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/kiseikaikaku_dai1/siryou3.pdf 平成 28 年 12 12 2 現在の検査費 を 60 億円 / 回 IoT 技術等を活 した場合の検査費の削減額を 6.8 億円 / 回 ( 件費 1.8 億円 補修材費 3.0 億円 場代 2.0 億円 ) とする なお ここでの IoT 技術等の活 とは 当社が提案する第 2 第 3 の 以外の技術活 を含む 7
世界に先駆けてのスマート保安の実現 スマート保安は 本が世界に先駆けて発信する IoT イノベーション 将来 多くの企業の間で 設備管理や保全 保安に関するデータを共有し より 量のデータを解析できれば 本全国の 場 プラントの保安 準をさらに 度化することが可能 我が国は 安全性と 産性の向上のため 官 が 体となって世界に先駆けてスマート保安への投資を進めていくべき スマート保安は インフラ輸出にも貢献 政府には 制度 での後押しをお願い致します アズビルは IoT 技術で 本の産業の未来を切り拓くと共に世界へ貢献すべく努 してまいります ご清聴ありがとうございました 8
参考 献 重化学 業通信社 : 本の 油化学 業 50 年データ集,2011 年 11 22 本プラントメンテナンス協会 : 2015 年度 メンテナンス実態調査 報告書概要,2016 年 4 髙井 努 : スマート保安のためのIoT 技術活, 本経済団体連合会環境安全委員会安全部会 2016 年 11 10 髙井 努 : Industrial IoTが実現するCPS 型プラント運転管理の構築, 計装,Vol.61 No. 1 (2016) 村 作 : プロセスビッグデータ活 による設備管理スマート化への取組 - 設備と が語り合う 設備管理を 指して-, 2015 計装制御技術会議, 本能率協会, 2015 年 10 河守正 : プラントオペレーションの保安強化: 重要プロセス変数の変動監視, 化学 学会誌 Vol.78 No.4, 2014 経済産業省 : 構造改 徹底推進会合説明資料 ( スマート保安 ) 資料 3,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/kiseikaikaku_dai1/siryou3.pdf, 平成 28 年 12 12 商標について Valstaff BiG EYES InnovativeField Organizer ACTMoS アラームアナリスト dataforest eprexion Harmonas-DEO はアズビル株式会社もしくは azbil グループ各社の 本または他の国における商標です アズビルの主な IoT エージェント Valstaff: バルブ診断システム Alarm Analyst: イベントビッグデータ相関解析ツール BiG EYES: プロセスビッグデータ分析による 異常予兆検知システム eprexion: 統合プラント情報マネジメントシステム Cyber Physical System(CPS) 実世界へ 可視化診断 ( 制御 サービス ) 制御 サービス Real intelligence データの蓄積 解析 Intelligence digital データ収集 Digital real 産 運転 機器状態の可視化 解析エンジン 予知 産 予知保全制御 サービス 産 運転 機器寿命 プロセス変動等の予測 予測エンジン 保守 更新サービス 部品 配作業 配 ビッグデータ ( 産データ 流体データ 機器稼働データ etc.) Industrial IoT(IIoT) ネットワーク BPCS IAMS SIS BPCS IAMS SIS 実施記録 BPCS IAMS SIS ACTMoS: プロセス変数の未来変動予測システム dataforest: 独 の TCBM 搭載ソフトセンサー Harmonas-DEO: 協調オートメーションシステム 機能センサー搭載スマートバルブポジショナ 700 シリーズ ( 右 ) PST 機能搭載スマート ESD デバイス 700 シリーズ ( 左 ) 9 AT9000 GTX: 機能センサー搭載スマート型差圧 圧 発信器 InnovativeField Organizer(IFO): 現場機器稼働管理システム BPCS :Basic Process Control System( 基本プロセス制御システム ) SIS :Safety Instrumented System( 安全計装システム ) IADM :Intelligent Asset Management System( インテリジェント設備 / 機器管理システム ) PST :Partial Stroke Test