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人手不足・熟練者退職で、現場判断の継承が難しくなっている
プロセス製造業の現場では、設備の安定稼働と品質確保を支えてきた熟練技術者の存在が大きな役割を果たしてきました。しかし近年、慢性的な人手不足や熟練者の退職により、現場判断やノウハウの継承が大きな課題となっています。
長年の経験から導き出される「この微妙な振れ幅は要注意」「この温度変化はまだ許容範囲」「この値の乱れは設備ではなく計測側の問題かもしれない」といった暗黙知は、マニュアルだけでは伝えきれません。
時系列データを蓄積していても、異常兆候や計測値異常の判断に活かしきれていない
多くの現場では、センサーや設備から日々膨大な時系列データを収集・蓄積しています。しかし、そのデータは「保存されているだけ」になってはいないでしょうか。
例えば、
・アラームが多すぎて重要な異常兆候が埋もれてしまう。
・温度、圧力、流量などにわずかな変化が出ていても、操業を止めるべきか判断できない。
・計測値の乱れが、設備異常なのか、センサー故障や計測異常なのか判断しづらい。
・判断基準が担当者の経験に依存しており、拠点や担当者によって対応がばらつく。
といったこともあるのではないでしょうか。
データはあるのに、異常の兆候や計測値の異常を確実に判断しきれない。だからこそ、現場に埋もれた判断を再現可能な形で残す仕組みづくりが求められています。
現場に埋もれた判断を、PI Systemで資産に変える
本セミナーでは、プロセス製造業における技術伝承とデータ活用高度化に向けて、時系列データ基盤であるPI Systemを活用し、熟練者の現場判断を“資産”として残す具体的な方法をご紹介します。
複数パラメータの相関を踏まえた異常兆候の把握、センサー故障や計測異常の早期発見、設備・品種・運転状態に応じた判断基準の体系化など、これまでベテランの経験に依存していた判断を、データに基づく仕組みとして残すアプローチを解説します。
また、データをクラウド上で統合するSaaSプラットフォーム「AVEVA Connect」による拠点間データ連携やアプリケーション連携といった将来を見据えた最新動向にも触れながら、現場で今すぐ取り組める実践的なステップを、事例を交えてわかりやすくお伝えします。
こんな方におすすめ
・熟練者の退職に備え、現場判断や技術伝承の仕組み化を検討している方
・時系列データを蓄積しているが、異常判断や改善活動に十分活用できていないと感じている方
・異常兆候の早期把握や計測値異常の見極めに課題を抱えている方
・拠点や担当者ごとにばらつく判断基準を、全社で活用できる形に整理したい方
・製造現場のDXやデータ活用基盤の強化を推進している方
プログラム
10:45～11:00 受付
11:00～11:05 オープニング（マジセミ）
11:05～11:45 【プロセス製造業向け】全社横断の時系列データ、技術伝承に活用できていますか？
11:45～12:00 質疑応答
主催
株式会社宇部情報システム（プライバシーポリシー）
協力
マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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当日参加方法に関するお問合せ
セミナー事務局
マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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