急速に実現しつつある自己最適化型工場のビジョン

エマソンの Aspen Technology 事業の最高技術責任者である Heiko Claussen は、機器から施設全体に至るまで、あらゆるレベルの資産がアドバンストテクノロジーと方法論を活用して、自動運転および半自動運転のプロセスを生み出し、すべての投資からより大きな価値を引き出す方法について説明しています。

組織は、部門全体で緊密な連携を可能にし、複雑化する資産を最適化して複数の目標を同時に達成し、従業員が十分な情報に基づいて戦略的な意思決定を行えるようにすることで、競争力を高めることを目指しています。自己最適化型工場がこれらの機能を提供し、企業による持続可能なオペレーショナルエクセレンスの達成を可能にします。Boundless Automation^SM ビジョンを追求することで、チームによる自動的および半自動的なプロセスの作成のためのアドバンストテクノロジーと方法論の統合をサポートし、工場の自己最適化の基盤を提供します。これらのプロセスの主要コンポーネントには、センサと応答制御要素、相互接続システム、高度な分析、リアルタイム監視、自動運転の意思決定、拡張性などの堅牢なネットワークが含まれます。

常に増加する構造化データや非構造化データを活用することで、産業用人工知能（AI）は運用への可視性を向上させ、将来の見識を高め、自律性を向上させる基礎を提供します。シームレスに接続されたインテリジェントフィールド、エッジおよびクラウド技術は、より豊富なデータセットを提供し、そのデータへのより簡単なアクセスを実現します。この相互接続性により、ソフトウェアソリューションを工場全体に導入および統合し、タイムリーな分析情報を提供するために必要な分析速度をサポートできます。さらに、新しいユーザビリティパラダイムにより、ビジネス全体の意思決定と連携へのアクセスが改善します。

自己最適化型工場の定義
自己最適化型工場のコンセプトは、未来の状況を予測し、それに応じて行動し、企業の状況の中で運用を調整するために協働する、自己適応、自己学習、自己維持の一連のソフトウェアおよびプロセス制御技術に基づいています。工場は、エンジニアリングの基礎と産業用 AI を組み合わせた、広範囲にわたるリアルタイムデータアクセスによってこれを実現しています。また、情報を取得して使用することで、複数のレベルにわたって最適化し、実行可能な推奨事項を提供し、閉じたフィードバックループで安全にアクションを自動化します。

自己最適化型工場の実現
自己最適化型工場への移行を開始するために、多くの企業は、計画したパフォーマンスと実際のパフォーマンスの間のギャップを減らすことを目的として、既存のビジネスプロセスを強化し、より適切に調整しようとしています。これは、計画やスケジューリングなどの主要な機能を、次世代の生産最適化ソリューションの焦点である高度なプロセス制御（APC）や動的最適化などのクローズループ自動化システムとより緊密に統合し、連携させることができることを意味します。エンジニアリング、メンテナンス、サプライチェーンからの洞察を取り入れることで、企業はより高いレベルのパフォーマンスを達成するために必要な全体的な視点を得ることができます。

自己最適化型工場がもたらすもの
自己最適化型工場は、収益性の向上への道筋を提供します。新たなレベルの生産効率を実現することで、企業は利益率最適化のための新たな未開拓分野を発見し、より大きな安定性を得ることができます。また、より俊敏になり、変化する製品需要への迅速な対応、サプライチェーンの混乱への対応、変化するビジネスの状況への適応が可能になります。この俊敏性は、運用の安定性と顧客満足度の確保に役立ちます。さらに、自己最適化型工場は、危険な状態を大幅に削減することで安全性を高め、プロセスの混乱や計画外の停止を防止することで温室効果ガスの排出を軽減し、サステナビリティ目標に貢献します。さらに、より的確な意思決定と迅速なスキルアップを促進することで、次世代の労働力をサポートします。

自己最適化プラントへの道のりの各段階は、企業が運用全体を通じて特定のビジネスニーズに対応するためにこの技術を目標にするにつれて、その過程で付加価値を生み出します。例えば、数百の資産や複数のサイトで AI を利用した予知保全を実施している企業は、すでに利益を上げており、わずか数か月で投資を回収しています。

自己最適化を推進する機能 
自己最適化型工場を構築するために企業が実装できるビルディングブロックと機能には、エマソンと Aspen Technology 事業の先進的なイノベーションが含まれています。 

• アドバンストプロセス制御、プロセスエンベロープの最適化、プランニング、スケジューリングを緊密に統合するクローズドループ計画とスケジューリング。
• オンラインモデルネットワークによるプロセスパフォーマンスの監視により、24 時間 365 日の自動インサイトを提供して調整を提案し、産業用 AI 技術の効率性を高めます。
• 産業用 AI 上に構築された規範的アナリティクスを活用した設備の正常性監視によって、機器のパフォーマンスを追跡し、故障を予測して、稼働時間を最大化し、運用をより安全にします。
• 意思決定のための認知的ガイダンスやインタラクティブなオペレータトレーニングなどの従業員対応可能技術。
• リアルタイムデータを使用して、プロセスまたは資産の履歴、現在および将来の動作について進化するデジタルプロファイルを提供するデジタルツイン技術。
• 異なるアプリケーション間で主要なマスタデータとモデルコンポーネントを共有し、組織全体の相乗効果を最大化することを可能にするモデルアライアンス。
• エンジニアが、オンラインおよびオフラインで工場を最適化するためにモデルを迅速に構築できる高度なモデリングソリューション。
• 次世代の協力的かつ適応可能な作業環境の強化をサポートするデータの視覚化。
• リアルタイムの監視と制御を提供し、自律的な意思決定を助け、動的かつ適応的な環境の最適化を支援する制御システム。
• 制御動作を迅速かつ正確に実行し、工場の最適なパフォーマンスの達成をサポートする最終制御エレメント。

労働者のエンパワーメント
重要なのは、自己最適化型工場の方程式から人が排除されていないことです。むしろ、従業員は最も価値の高いタスクに対してより効果的に取り組む権限を与えられています。プランナーやスケジューラの役割は、手作業で計画を作成し分析を行うのではなく、戦略的レビューや意思決定を伴ってますます進化していきます。時間の経過とともに、自動化された意思決定と人による意思決定の役割が進化し、工場から得られた洞察と従業員が行う行動を活用して、新しい次元のインテリジェンスとオートメーションを推進します。

自己最適化型工場に関する当社のビジョンの詳細については、こちらをご覧ください。

「Innovations in Automation」で Boundless Automation^SM の詳細をご覧ください。