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化学・素材・半導体などの製造業では、ヒストリアンやSCADAなど、さまざまなシステムを活用し、設備の稼働状況や工程データの収集・可視化が進められています。こうしたデータは、設備の状態監視や品質管理などに活用されています。
一方、エネルギーコストの上昇や人手不足、グローバル競争の激化など、製造業を取り巻く経営環境が厳しさを増す中、工場単位の改善にとどまらず、全社の生産性や収益性を高める取り組みが求められています。
そのためには、複数工場の稼働状況や品質、エネルギー使用量などを横断的に把握し、経営判断や全社的な改善につなげることが重要です。
しかし、各工場ではデータを活用できていても、複数工場・全社へ広げようとすると、次のような課題が出てきます。
「工場ごとに設備やシステムが異なり、取得できるデータや管理方法が違う」
「同じ稼働率や品質指標でも、設備名や工程、集計方法、時間軸が異なり、そのまま比較できない」
「工場や用途ごとに個別のETLやデータ連携を追加してきた結果、他工場へ広げるほど構築・運用の負荷が増える」
その結果、全社共通KPIの整備や工場横断の分析を進めようとしても、データの加工・調整や個別連携に多くの工数がかかり、思うように活用が進まない、といったこともあるのではないでしょうか。
本セミナーでは、PI Systemをはじめとする既存の設備データ管理環境を活かしながら、OTデータを収集・整理し、設備・工程などの情報と関連付けて全社で活用しやすくする「AVEVA CONNECT」と、企業内のITデータとの統合や高度な分析・AI活用を担う「Databricks」を組み合わせた、産業データ活用のアプローチをご紹介します。
工場ごとに異なるシステムやデータ管理環境から集まる設備・操業データを、どのように整理・共通化すれば、工場をまたいで同じ基準で比較・分析できるのか。また、ERP・MESなどのITデータとどう組み合わせることで、全社KPIの可視化やAI活用へとつなげられるのか。
PI Systemをはじめとする各種ヒストリアンやSCADAなど、既存のデータ収集・管理環境を活かしたデータ統合の考え方について、導入事例や具体的なユースケースを交えてご紹介します。
・複数工場の設備稼働データを統合し、生産性や品質改善につなげたい製造統括・工場長・生産技術部門の方
・国内外の工場を横断した遠隔監視や共通KPI管理を検討している方
・PI SystemやHistorianなどの既存設備データを、全社のデータ基盤や予兆保全・AI分析へ展開したい製造DX・IT部門の方
・工場ごとに異なる設備データの管理方法や、個別システム連携の運用負荷に課題を感じている方
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