IoT（「モノのインターネット」）はここ数年、流行語となっています。これは、インターネット接続を使用して動作する物理デバイスのネットワークを指し、趣味人やプロのプログラマーの間で需要があります。
しかし、すべての機器やデバイスがインターネットに接続できるべきだという考え方には依然として懐疑的な人もいます。冷蔵庫が修理が必要だと知らせてくれるのは便利かもしれませんが、私たちは自分で「手動で」これらのニーズに対処しないのでしょうか?こうしたつながりは本当に役に立つのでしょうか?
業界では状況が少し異なります。1つの部品が故障すると、機械も故障し、組立ラインが何時間も停止し、生産の損失で会社に莫大な損害を与える可能性があります。それを念頭に置いて、追加コストと複雑さを考慮すると、 センサー デバイスへの接続がはるかに実用的になります。実際、このコンセプトは、IIoT（Industrial Internet of Things）という独自の流行語を正当化することさえできました。
反応型メンテナンス < 予防型メンテナンス < 予測型メンテナンス
今日、製造施設を訪問すると、次の3つの方法のいずれかで稼働していることに気付くでしょう。
1.反応モード: エンジニアは問題が発生したときにそれを修正します。つまり、問題が発生すると機械が警告を発し、予定外の作業停止や納期遅れにつながる可能性があります。
2.予防モード一部の施設では、日付または機械が一定数の部品を生産したときにメンテナンスをスケジュールします。事前に通知があれば、監督者はそれに応じて生産スケジュールと作業負荷を調整できます。逆に、予防保守は、単に「時期が来た」という理由でダウンタイムと部品の交換も意味します。エンジニアは機器の経験に基づいて予防スケジュールを設計しますが、専門家が中古部品を交換するのは、部品に老朽化や損傷の兆候が見られるからではなく、機会があるからという理由である場合が多すぎます。予防保守モードでは、施設に時間と費用がかかる可能性があります。
3.予測モードこのシステムを導入すると、センサーとコンピューターが機械を継続的に監視し、差し迫った故障の兆候を検出します。
効果的な予測保守プログラムを採用するには、適切なセンサーと機械学習の構成が不可欠です。エンジニアや技術者は摩耗の兆候を観察して解釈することはできますが、機械のように継続的に分析することはできません。さらに言えば、IIoTセンサーは、特殊な機器がなければ人間が見ることができないものを見ることができます。
予測システムは、多数のセンサーとそれらが収集した生産データを1つの統合されたプラント スナップショットに組み合わせることができます。私たちは、真の予測メンテナンスと予定外のダウンタイムの排除という目標に向けて、機械データの記録と使用を支援する複数の企業とテクノロジーを特定しました。
Petasense – コンパクトなWiFi振動モニタリング
画像クレジット: Petasense
高度な予測保守システムは素晴らしいアイデアのように思えますが、このようなシステムを設定するには多くの作業が必要です。エンジニアは、センサーが古い機器では動作しないのではないかとも心配するかもしれません。Petasenseが使用するために開発した製品をいくつか紹介します。
振動モニター。Petasenseは、スタッドまたはエポキシを使用して振動装置に取り付け、振動と温度のデータをWiFi経由で工場のネットワークに送信する小型センサー ユニットを販売しています。施設内でWiFiにアクセスできる場合は、数分でユニットを稼働させることができます。
WiFi送信モジュール。振動追跡と温度監視は多くの状況で役立ちます。Petasenseの顧客ベースの大部分はエネルギーと発電であるためです。しかし、これらのセンサーはすべての状況に適しているわけではありません。Petasenseは最近、さまざまなセンサーからデータを取得できるWiFi送信モジュールを発表しました。セットアップは単にモーターにセンサーを取り付けるよりも複雑ですが、このモジュールを使用すると、エンジニアや技術者はより多くの種類の機械を監視できます。
クラウド サービス。Petasenseは、物理センサーに加えて、メンテナンス計画を監視および最適化するための資産信頼性および最適化 (ARO) クラウド サービスを備えています。AROはGoogle Cloudプラットフォームを活用し、実質的に無制限のスケーラビリティと、Webまたはモバイル デバイス経由のアクセスを実現します。システムは、独自のプライベート クラウド上に実装することもできます。
Civionics – クラウドへのセンサー
画像提供: Civionics
CivionicsのIIoTセンサーモジュールは、 Percēvノード。
これらのモジュールに関する簡単な事実を以下に示します。
1.彼らは'強力です。各センサーは、内部温度センサーと加速度計、および最大20個の外部有線センサー ユニットからデータを取り込みます。
2.彼らはクラウドを使用します。Civionicsは、これらのノードを、ZigBee準拠のプロトコルを使用して中央の「CloudGate」ハブにリンクするように設計しました。このプロトコルは、WiFi、有線イーサネット、さらには携帯電話経由で通信できるため、汎用性が極めて高くなります。
3.電池式です。各ノードはバッテリー駆動で、交換までの寿命は少なくとも18か月を目標としていますが、3年が一般的で、中には最長10年持続するものもあります。CloudGateは通常、壁から電源を供給されます (ただし、状況によってはバッテリーを使用することもできます)。これにより、特にセルラー構成での電力需要の増加を補います。
これらの多用途のセンシング機能と通信機能により、エンジニアはCivionicsのセンサーを次のようなさまざまな分野で活用しています。
- 製造業
- エネルギー生産
- 橋やパイプラインの追跡データなどのインフラストラクチャアプリケーション
1つの成功事例は、プレス機やロボットなどの機器を監視するためにCivionicsのセンシング パッケージを導入したクライスラー社のプレス工場で発生しました。わずか2年で、このシステムは予期せぬダウンタイムで200万ドル以上を節約したと報告されています。
Civionicsのクラウド プラットフォームは、データの視覚化と分析のためのソフトウェア スイートであるPercēv Decision Workshopとして知られています。お客様はこのソフトウェアに外部クラウドを使用することも、Civionicsがお客様の施設にセットアップして必要に応じてカスタマイズすることもできます。注目すべきことに、2018年4月、CivionicsはRockwell Automation EncompassパートナーであるGrace Engineered Productsに買収されました。こうした統合は、将来的に予測技術システムが進歩することを示唆しているのかもしれません。
その他のIIoTオプション
Petasense社とCivionics社は、この新興分野における2社のプレーヤーにすぎません。3DSignalsのような企業は、サウンドベースのモニタリングソリューションでこの分野で活躍しています。 ABB社 Petasense製のものと同様の構成の振動モニターを提供しています。Allen Bradley、Siemens、Flukeなどの他の有名企業も独自のIIoT製品を提供しており、このラインナップはすぐに拡大すると予想されます。
製造業はストレスの多い環境です。解決に何時間もかかる、午後4時30分にかかってくる恐ろしい電話を喜ぶ人はいません。しかし、予測メンテナンスは将来的にこうした緊急事態を排除するのに役立つ可能性があります。予測監視により、エンジニアは時間通りに帰宅でき、他の従業員を早めに帰宅させることがなくなり、会社の収益を増やすことができます。さらに、インストールが簡単なため、IIoTイノベーションは関係者全員にとってメリットのあるものになります。