インダストリー 4.0 革命: 予知保全を成功させるための 4 段階の青写真

インダストリー 4.0 向けの予知保全ソリューションの設計は、企業の維持および運営方法におけるパラダイム シフトを表しています。高度な予知保全テクノロジーを使用して運用上の問題を事前に防止することは、この新しい産業時代の重要な側面です。これらのソリューションは、新たな収益源を生み出し、コストを節約するだけでなく、ダウンタイムや生産ダウンタイムの防止にも重要な役割を果たします。 インダストリー 4.0 の時代には、企業はインテリジェントな IoT デバイスとセンサーを使用して、大量の生産データを収集および分析する必要があります。このデータは、機器の故障や修理の必要性を予測するために使用できます。これらの予知保全テクノロジーを使用することで、企業は潜在的な問題を事前に特定して適切な措置を講じ、ダウンタイムや生産の中断を最小限に抑えることができます。予防保全に対するこのアプローチにより、生産効率と装置の信頼性が大幅に向上します。

これまで機械学習が最大の課題でしたが、予知保全データを分析するためのクラウドベースのソリューションの出現とデータ分析機能の向上により、主な設計課題は正確なデータセットを取得することに移行しました。また、複数のセキュリティとネットワークの制約がある分散環境にハードウェアを導入します。この変革には、高レベルの堅牢性と安全性を備えたグローバルでコスト効率の高いソリューションを開発するために、4 つの異なる段階に最適化された包括的な設計プロセスが必要です。

フェーズ 1: 初期データ キャプチャ

最初のフェーズでは、個々のマシンおよび関連データ ソース (エネルギー消費の場合) からデータをキャプチャして、分析用の包括的なデータ セットを作成することに重点を置きます。これは、適切なコストで関連データを取得して転送できることを示しています。 IoT デバイス管理ソリューションを使用すると、マシンは即座にデバイスに接続し、必要に応じて外部センサーを構成できます。オペレーショナル テクノロジー (OT) ネットワーク管理との相互作用を最小限に抑えるために、セルラー データ接続を備えた Linux ベースのハードウェアを使用することをお勧めします。

この段階の主要業績評価指標 (KPI) は、振動、騒音、消費電流、圧力などの関連データ ポイントをキャプチャする機能を中心に展開します。目的は、関連する物理データを十分な精度と時間分解能で測定できるかどうか、ソフトウェアを頻繁に更新できるかどうか、初期のデータ収集と転送ソリューションを確立できるかどうかを評価することです。

データ アナリストはすでにクラウドベースの予知保全モデルの視覚化とトレーニングを開始できますが、1 台のマシンのデータ セットだけでは結論を引き出すのに十分ではない可能性があります。このフェーズが正常に完了し、製品管理者による確認が行われると、フェーズ 2 の開始への道が開かれます。ここでの成功はまだ示されていませんが、プロジェクトが成功すれば、データが取得できることが証明されます。

フェーズ 2: フィールド テストとデータ拡張

第 2 フェーズでは、より多くのデバイスが含まれるように範囲が拡大され、多くの場合、AI とマシンが確実に機能することを確認するために多数のデバイスを使用したフィールド テストが必要になります。学習アルゴリズムは、必要な精度と信頼区間を達成できます。場合によっては、真の障害や動作異常を正確に捕捉して分類するには、マシン パークのサイズが十分に大きい必要があります。この段階では、データ アナリストを使用して、機械学習モデルをセットアップしてトレーニングできるようにします。

このスケーリングは、フェーズ 1 で開発したソフトウェアを分散クラスター全体に展開し、任意の数のデバイスでシームレスな構成とインストールを保証するソリューションを活用することで実現します。このプロセスでは、堅牢性と価格の基準を満たす最終的なハードウェアが選択されます。焦点は機械学習モデルのチューニングとスケーリングに移り、予測を達成するために必要な信頼区間を中心とした KPI が設定されます。

これは、すべてのデバイスにわたって頻繁な OTA ソフトウェア更新を必要とする対話型プロセスであり、理想的には、集団全体で非常に迅速に反復できるように CI/CD パイプラインに接続されています。これは、フリート管理と携帯電話ネットワークなどの優れた (独立した) 接続ソリューションを使用して簡単に実現できます。このフェーズの最後に、製品管理は結果をレビューし、トレーニングされたモデルの最適化から得られる精度が、新しい商用サービスに変えるのに十分であるかどうかを判断できます。

フェーズ 3: 製品の発売

フィールド テストで予測率を達成した後、システムを製品として発売できます。初日から無線 (OTA) アップデートを有効にし、qbee.io のようなソリューションを使用すると、フルイメージ A/B アップデートをオンデマンドで簡単に有効にすることができます。このフェーズは、プロジェクトから運用への移行を示し、新しい収益源とビジネス モデルが作成および実装されます。人々は、これにどれだけの労力と時間がかかるかを過小評価しがちです。ただし、設計プロセス全体でフリート管理を導入することで、これは完璧に機能し、フェーズ 1 と 2 の単なる延長にすぎません。価格や在庫状況によりハードウェアの交換が必要になった場合でも、大幅な遅延は発生しません。このフェーズ中に、追加の顧客要件が発見され、柔軟なソフトウェア更新メカニズムを通じてシステムに組み込まれる場合があります。

フェーズ 4: ライフサイクル管理

最終フェーズでは、システムが何年も安全でオンラインで最新の状態を維持できるようにするためのライフサイクル管理の重要性を強調します。産業用アプリケーションの平均寿命を考慮すると、CI/CD パイプラインを介した効率的なフリート管理とソフトウェア アップデートが重要です。このフェーズは、高いサービス レベル アグリーメント (SLA) と品質を維持するように設計されており、それによって、何年にもわたるコストのかかるマシンのダウンタイムや障害を防ぐことができます。インダストリー 4.0 のコンセプトを具体化した超近代的な工場で、効率と予知保全を最適化するための高度なテクノロジーの統合を実証しています。

まとめ

要約すると、インダストリー 4.0 の予知保全ソリューションを設計するには、従来の機械学習の課題から適切なデータセットを効果的に取得して活用することに焦点を移す、包括的で段階的なアプローチが必要です。初期データ収集、フィールドテスト、製品発売、ライフサイクル管理に体系的に取り組むことで、企業は堅牢で安全かつコスト効率の高い予知保全ソリューションを開発し、迅速に市場に投入できます。

上記の手順を使用すると、データ品質または予測精度が低すぎる場合にプロジェクトを終了するための明確な基準を定義することもできます。予知保全を導入すると、運用効率が向上するだけでなく、ダウンタイムと運用コストが大幅に削減され、産業部門がよりスマートでよりプロアクティブな保守戦略に向けて大きく前進することになります。さらに、新しいビジネス モデルと定期的な収益源への道が開かれます。