プラントIoT、操業データの解析品位を高め、試行錯誤サイクル短く

モノのインターネット(IoT)や人工知能(AI)など先進技術を活用して、製品の品質や生産ラインの効率を上げる。デジタル変革はわが国の製造業、各種プラントでも始まっている。


近年の生産現場では、原料品質のばらつきや製造設備の老朽化などが製品品質を劣化させる要因となっているが、出荷するものへの高い品質が求められている。ゆえにさまざまな生産設備を抱えた大型工場では、AI、ビッグデータ、インダストリアルIoT(IIoT)を駆使しながら、各生産工程における品質の作り込みを行っているという。

横河電機はIIoTソリューションを推進しながらこの度、OpreX™ Asset Operations and Optimizationのラインアップとして、MT法ベースの解析ソフトウエアを強化した、「Process Data Analytics R1.02」を11月に発売する予定だと今月10日発表した。

オリジナルのProcess Data Analyticsは、操業情報管理システム(PIMS)に蓄積された温度、圧力、流量、液位などのプロセスデータや、設備の稼働・保守状況、操作履歴などのデータを解析し、品質の異常や生産性の低下を早期に発見できるソフトウエアであり、今回開発したR1.02では、他社PIMSからのデータ取り込み、データ表示一括設定、グラフキャプチャといった機能を追加――。

データ解析の質の向上と試行錯誤サイクルの短縮を実現する。レポート作成支援機能も搭載していて、解析担当者は解析結果に対する考察と議論に集中できるという。Process Data Analytics R1.02は、石油、石油化学、化学、鉄鋼、紙パルプ、薬品、食品、自動車、ガラス、ゴム、電機・電子などのプラントにて、製造現場の品質改善活動や、品質保証・品質管理部署による品質検査の改善に役立てられることが期待されている。

OpreX™ Asset Operations and Optimizationのラインアップとして、 品質安定化のための解析ソフトウエア「Process Data Analytics R1.02」を開発・発売

カテゴリー: 情報通信 , 製造   

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