トクヤマ、マザープラントの夜間操業や予兆保全に向け産業用データ基盤を構築

9つの製造部へのデータ連携の仕組みを3段階で導入

　こうした課題やデータのサイロ化を解消するために導入したのが産業用データ基盤「Cognite Data Fusion（CDF）」（ノルウェーのCognite製）である。

　その狙いを森氏は「製造所の、あらゆるデータを一元管理することで、人の経験やノウハウ、マンパワーに頼らず、必要な人が必要な情報を利用・判断する、データ駆動型の業務変革ができる状態にすることだ」と説明する（図1）。

図1：「Cognite Data Fusion（CDF）」を中心としたデータ活用と課題解決のイメージ

　CDFに出合ったのは2022年のこと。第1印象で「CDFを導入すれば、データの収集に費やしていた時間を他の業務に使えるようになる」（森氏）と考えた。そこから1年半をかけて徳山製造所にある全9製造部に導入していった」（同）

　CDF上にCognite製の各種アプリーケーションを導入した。トラブルシューティングと運転・保全計画作成用の「Industrial Canvas」と、トレンド・異常検知を可視化する「Charts」、点検記録用の「InField」、AIアシスタントの「Atlas AI」などである。

　導入においては「確実に成果を出すため、3つのフェーズに分けて進めた」と森氏は説明する。現在はフェーズ3の段階にある。

フェーズ1 ：まず化成品製造部とセメント製造部に導入し、5つのデータソースと連携する。具体的には、時系列のPI（Process Information：プロセス情報）データ、CMMS（Computerized Maintenance Management System：設備保全管理システム）、P＆ID（Piping & Instrumentation Diagram：配管計装図）や図面を蓄積しているシステム、ファイル共有システム「SharePoint」（米Microsoft製）の文書、設備画像データである
フェーズ2 ：残りの7製造部に導入し、先の5つのデータソースに動機器診断報告システムを加えた合計6つのデータソースと連携する。先行する化成品・セメントの製造部も6つのデータソースと連携する
フェーズ3 ：全製造部において、電子操業日誌や財務系システム、検査システム、総合保全システムと連携していく

　現在、CDFでは「製造情報は16万アセット、P&IDは3000枚強の情報を連携済み」（森氏）である。2026年度以降は「データソースの追加やロボット連携なども計画している」（同）とする。

サイロ化、点検業務の標準化、操業データ活用を目指す

　CDF導入による達成項目は大きく次の3つである。

項目3：操業のデータ活用（異常検知）

　既に構築している回転機械やプロセス系の予兆検知システムに、CDFやInFieldで集めた生データを組み合わせて、デジタルツインによる異常検知の精度をさらに高める（図2）。それらはCDFのダッシュボードから一元監視できる状態にする

図2：トクヤマが独自に構築した予兆検知システムの構成

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