ビッグデータ活用機器管理
IoT時代におけるロバスト性の高いヒストリアンの開発
あらゆるものがインターネットにつながるIoT（Internet of Things）時代を迎え、これまでセンサデータの収集と蓄積に用いられてきたヒストリアンがより重要な位置を占めるようになると考えられる。これまでのセンサデータの蓄積のみならず、より高度な実績データの生成機能を実現するとともに、よりロバスト性を向上させるためのデータ冗長機能、経路冗長機能を備えたヒストリアンePREXIONTMを開発した。
アズビル株式会社 ITソリューション本部 楜澤 武志
アズビル株式会社 業務システム部 菊地 健一
azbil Technical Review 2017年 特集：新たな情報技術潮流における「人を中心としたオートメーション」
ビッグデータ時代に対応し、進化する機器管理システム
ビッグデータ時代を迎え、フィールド機器の運用管理面でもより多くのデータからの変調や異常予兆の検知、状態基準保全の拡充などが期待されている。当社は機器管理システムの開発において、FieldComm Groupで規格化されたHART-IPなどの標準通信プロトコル対応を強化し、より多くの市販接続機器への対応を実現した。加えて接続されたすべてのフィールド機器を対象とした複数機器のリアルタイムトレンドデータの同時表示やヒストリカルデータの活用機能を搭載し、ユーザーの利便性、有用性を向上した。これによりフィールド機器からの情報を活用したデータに基づく安全・安心を担保する機器管理システムを実現した。
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 津金 宏行
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 亀井 宏和
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 工藤 泰
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 籠浦 守
アズビル株式会社 技術開発本部 山田 功
azbil Technical Review 2016年 特集：生産現場・執務空間ソリューションを加速する情報化技術
IoT時代のスマート設備管理を目指す操業ビッグデータを活用したオンライン異常予兆検知システムの開発
近年、欧米を中心にInternet of Things （IoT）の戦略的利活用が急速に進んでおり、日本国内においても産官学挙げての取り組みが始まっている。ビッグデータ活用先の1つに製造業の設備管理分野がある。成熟した日本の製造業において、プラントオートメーション（PA）系プラントでは安全安定が、ファクトリーオートメーション（FA）系工場では止まらない工場がそれぞれの課題とされている。設備の健全性を担保するためには予防保全が大切であるが、時間基準保全（Time Based Maintenance: TBM）主流の現状では故障をゼロにすることは難しい。そこで, 製造現場の操業ビッグデータを活用し様々な設備の正常時の振る舞いをファジィニューラルネットワークに学習させることにより、いつもと違う動きをオンラインで捉え異常予兆の早期発見を可能とし製造現場におけるトラブルの未然防止を図るため、異常予兆検知システムBiG EYES™を開発した。
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 木村 大作
アズビル株式会社 アドバンスオートメーションカンパニー 山縣 謙一