IIoT (産業用 IoT) システムアナリティクス
IIoT (産業用 IoT) システムアナリティクス
高信頼のセンサー・正確なモデル・幅広い応用
システムの複雑さが増すにつれ、信頼性の高い予知・コンディションベーストメンテナンス(状態基準保全)を構成する技術群を実現するには、これまでにないチャレンジが求められています。スケジュール駆動の保全では、システム寿命の早い時点では費用のかかる不要な検査に繋がるかもしれず、また、システムが老朽化した時点では不十分となる恐れがあります。
従来型の保全支援システムは、正確性に限界がある上、膨大な訓練を必要とし、また、過剰な誤報につながることも多いものでした。そこで役立つのが、PARCのMOXI ― IIoT システムアナリティクスソリューションです。当社の多様でアジャイルで、そして経験豊富な研究開発チームは、物理学の原理を応用してAIベースの予測システムを90％以上の精度に向上させ、以下の目的に向けて設計された全体として統合された技術を開発するために、既存技術のプロバイダー、エンジニア、および設備・保守チームのハブとして機能します。
- より高い診断・予後診断正確度(90%超)
- 稼働時間の改善
- システム寿命の延伸
- 正確な長期計画の策定に資する、有用なインサイト
- より高いスケジューリングの正確性
MOXIの技術群は、正確なセンシングを通して、AI及びIIoT技術を最も有効に活用します。システムの健康に決定的に重要な変数に基づき、異常を正確に検知し、問題点を診断し、必要な対処を提示することにより、運用を合理化します。MOXIは、健康、安全性およびパフォーマンスについての実行可能なインサイトを生み出す、真にスマートかつ自己認識的なシステムへの移行をすぐに可能にすることができます。
応用例
- 貨物および旅客鉄道
- 橋梁と関連インフラ
- スマート製造
- 電力グリッドシステム
- データセンター
英語のみ
この技術の仕組み
卓越した設計：そのスタートからゴールまで
PARC のMOXI IIoT システムアナリティクス技術群の主要段階は以下の通りです。
- センシング
正確なシステムデータを生成するのに十分なロバスト性を持つセンシング - モデリング
専用設計され、異常やその予兆(システムはこの対象を回避すべく設計される)をシミュレート可能なモデリング - 状態モニタリング
予測されたシステム行動からの逸脱を信頼性高く監視する故障検知 - 診断
サブシステム内の根本的な故障要因を隔離し、推定する効率的な推論エンジンを含む診断 - 予後診断
システムの耐用年数の長さを確率的に予測するためのシステムモデルとデータを用いる予後診断 - 実行可能な提案の作成
正確な計画を支援するための決定理論アルゴリズムに基づく、実行可能な提案の作成
PARCの多様な研究者によるチームは、最高の正確さと最少の誤報を伴う成果を生み出すため、このプロセスの各段階に渡って協働します。このことが、システムの円滑で効率的な稼働を可能にします。
以上のパズルのどのピースも成功のために欠くべからざるものですが、エンジニアと研究者からなるMOXIチームは、一連のプロセスに情報を供給し、それぞれの特定のシステムについて最高の正確性を達成するために非常に重要となる、3つの核となる要素に特に注力してきました。
センシングの技術
センシングの全ては正確性にかかっています。 システムに設置されたセンサーにより生成される正確なデータ点は、有用なIIoT予測ソリューションにとって必須の基礎となります。
PARCのチームは、システム内の既設のセンサーでも取り扱うことができます。測定している指標に関してそれらセンサーを評価し、それらが十分に高いレベルの正確さで正しい情報を検出していることを担保します。
しかしながら、もしセンサーが不十分だったり、センシングソリューションが設置されていなかったりする場合はどうでしょうか。ご心配にはおよびません。それらを改善したり、発明したりするために、PARCの研究者チームが、現場のエンジニア、保全スタッフ、あるいは連携業者と協働します。当研究所のチームは、物理学に基づくセンシング技術の専門性を持って、物理世界とデジタル世界を結びつけることを推奨しています。このようにして、われわれは、95%超の確率で正確で、無視できる数の誤報やほぼゼロの検知漏れしか生じさせない、信頼できるセンシング成果を生成することができるのです。
モデリングの科学
センシング技術に正しいシステムモデルを適用しなければ、結果や推奨事項が達成できる可能性は低くなります。PARCチームは、センサーが正しく測定し、望まれる予測のために重要なデータ点を捉えており、それらを正しいシステムプロセス識別子に割り当てていることを担保するべく業務を進めます。
詳細で故障により拡張可能なモデルを蓄えるための一連の技術を用いることにより、指定された時間間隔に渡ってシステム行動の高速な診断を実施することが可能となります。モデリングを通して、PARCはあらゆるシステムの文脈を理解し、保守・修理運用にとって重要な提案を作成することができます。これは、システムの稼働時間を伸ばし、収益を変革させることができます。
予測の正確性
PARCは、保全、修理ないし改良の必要性を予測するシステムの能力を最大化し、保全担当者が適時に対処することができるようにするプロンプトを完全自動化する一連の技術を開発してきました。
この可能性は、システムの一部あるいは部品が故障した場合に、保全担当者が必要とされる修理ないし部品交換を行うという形の、自動化されていない従来の「事後保全」とは大きく異なるものです。
これはまた、修理や部品交換の必要よりも、経過時間に基づいて予定される「予防保全」からも前進しています。PARCは、信頼性の高い予知保全への移行を可能にします。そのため、このことは、高度に自律的な自己適応資本へのデジタル変革の第一歩となります。
AIとIIOTとを技術統合し、これら従来型ソリューションを改善することにより、MOXIは、ニーズをより正確に予測し、高くつく故障時間を低減するための保全の適切なタイミングを特定し、これらの提案を既存のワークフローの中に統合することができます。
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