生産性向上の鍵は管理体制の整備にあり

モバイル コンピューティング、コンテキスト データ、モジュラー アーキテクチャは、制御システムのルック アンド フィールを変革し、工場全体の生産性を向上させ、経験豊富な労働者の解雇リスクの軽減に役立ちます。

組織は、管理システムが長年にわたって期待どおりに機能することを期待して、管理システムに投資します。経営体制の変化のペースは加速しており、今後10年間で大きな変化が起こると考えられます。

これらの変化を理解することは、制御システムへの最高のパフォーマンスと投資収益率を求める組織にとって重要です。

数十年にわたり、制御システムは、有線入出力、接続されたコントローラー、専用ネットワークやサーバー構成を含む構造化アーキテクチャなどの物理ハードウェアに限定されてきました。

計算コストとセンサーコストの削減、ネットワークと無線インフラストラクチャの開発、および分散アーキテクチャ (クラウドを含む) により、制御システムの新たな可能性が開かれています。

さらに、Advanced Physical Layer (APL) や Modular Type Package (MTP) インターフェイスなどの新たなインクルージョンおよび製造標準により、今後 10 年間でエンタープライズ管理システムの設計と使用に大きな変化がもたらされるでしょう。)

時代やテクノロジーが変化しても、成功の方程式は変わりません。生産性を向上させるための新しいテクノロジーへのアクセスを提供しながら、信頼性が高く使いやすい制御システムを選択することです。

柔軟な管理システムにより、経験豊富な従業員の退職リスクが軽減されます。

過去 10 年間、業界では専門家の退職が相次ぎ、経験の喪失による影響を軽減するための措置を講じてきました。こうした変化により、多くの業界で職場の従業員数が減少しています。

同時に、多くの新しいスキャン技術と高帯域幅のデータ転送機能により、企業はこれまで以上に多くのデータを収集しており、組織はそのデータからより多くの価値を引き出し、業績の向上と差別化の向上に役立てたいと考えています。

これには、より柔軟な製品配送オプション、最適化された品質と一貫した生産量、運用の安全性と環境コンプライアンスの向上が含まれます。

これに応じて、多くの組織は管理アーキテクチャをより地理的に分散したインフラストラクチャに拡張し、小規模で集中化された専門家チームがフリート全体にサポートを提供できるようになります。

制御システムからの重要なデータは企業全体で表示されるため、小規模なチームが地理的に分散した複数の場所にサポートを提供できるようになります。すべての画像はエマーソンの提供による

これらの内部専門家は、このインフラストラクチャの関連側面への安全なアクセスを許可された OEM 専門家によって補完されます。

この分散アーキテクチャの 1 つの要素は、プライベート、パブリック、ハイブリッドのクラウドです。重要でないアーキテクチャ制御を段階的にクラウドに移行することで、組織はより効率的に作業し、より適切な意思決定を行うことが容易になります。

クラウド ユーザーは、自社のビジネスや多くのサービス プロバイダーの専門知識を世界中から活用することで、データからより多くの価値を引き出します。

さらに、クラウドにデータを一元化することで、ライフサイクル コストの削減、メンテナンス要件の軽減、孤立したデータ アイランドの排除という利点が得られます。

集中管理への移行には、実際の一次管理が運用レベルから移管されない場合でも、管理システム戦略の変更が必要になります。

専門家が依存するツール (システム構成、デバイス監視、アラーム管理、リアルタイム データとイベント履歴、デジタル ツイン、修理管理システムなど) は管理システムの要素です。

これらのツールの多くは日常の管理に影響を与えませんが、管理システムに関連付けられており、管理システムは企業内の物理的な場所に関連付けられています。将来的には、これらのコンポーネントをクラウドでホストすることがより合理的になるでしょう。

一元化されたデータとクラウドのアーキテクチャにより、新しいテクノロジーの迅速な導入も促進されます。

データの一元化により、組織は管理システム データへの一方向の安全なモバイル アクセスを簡単に実装できるようになり、企業スタッフがどこにいてもデータを追跡できるようになります。

簡単な統合で効率が向上

成功の鍵は、最小限の統合と技術コストで新しいテクノロジーを導入できるプラットフォームを見つけることです。最も先進的な コントローラー スタンドアロンのコントローラーとして動作し、より大規模な管理システムに統合できる機能を備えているため、組織はプロセスと製品に関連したアーキテクチャと管理機能を開発できます。

大手産業企業も、新しいプラグアンドプレイ技術を使用してモジュール製造の必要性を減らしています。

NAMUR (製造プロセスにおけるオートメーション技術ユーザー協会) によって開発された MTP テクノロジは、既存のテクノロジを使用して、さまざまなシステムを定式化して統合するためのインターフェイスを作成し、モジュール式システムの設計を簡素化します。

MTP は生産モジュールと制御システム間の対話を標準化し、企業がコンポーネントを組み合わせることができるようにします。

制御システムは、これらの多様だがより統合されたモジュール式システムの管理と最適化において、引き続き重要な役割を果たします。これらの統合標準を使用することは、可能な限り最良の結果を達成するための重要な要素です。

高度な制御とデジタルツインにより作業効率が向上

制御システムには、より多くの分析ツールと意思決定サポートが組み込まれており、オペレーターが広範囲にわたってより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになりました。

オペレーターは、決定を下し、それが正しい選択であることを願うのではなく、シミュレーションを使用して自律的な環境で重要な決定を検証します。

たとえば、プラントのオペレータは、プロセス変数の傾向が悪いことに気づくかもしれません。オペレーターはデジタル ツインを使用して新しいルーチンをテストし、それがブレーク制限に近すぎることを発見しました。

このシナリオを回避するには、次を使用します。 デジタルツイン他の代替手段を試し、プロセスパラメータを安全にネゴシエートする方法を見つけてください。

オペレーターは、実際のプロセスやデバイスで何もテストすることなく、正しい決定を下すのに役立ちます。デジタル ツインは職場やクラウドで利用でき、ほとんどのプロジェクトの標準部分になるでしょう。

人工知能 (AI) は制御システム開発の次の段階となる可能性がありますか?

制御システムは数十年にわたって継続的に進化してきました。人工知能 (AI) テクノロジーは、次世代の一部の制御システムの開発に役立っています。

比例積分微分 (PID) コントローラー は機能の分離として解釈できます。比例要素は信号を表示し、積分要素は設定点に近づき、微分要素はオーバーシュートを最小限に抑えることができます。

管理エコシステムは、相互に接続されたテクノロジーの複雑な網目である場合もありますが、進化し続ける家系図の枝とみなすことで簡素化することもできます。各制御システム技術は、以前の技術では利用できなかった独自の機能を提供します。

たとえば、フィードフォワードは、コントローラーの出力を予測し、その予測を使用してプロセスの歪みによるエラーを信号ノイズから分離することにより、PID 制御を改善します。

モデル予測制御 (MPC) は、将来の制御介入結果の予測を分析し、複数の相関する入出力を制御することで、これにさらなる機能を追加します。

制御戦略における最新の進歩は、産業用制御システムを次のレベルに引き上げる人工知能テクノロジーの導入です。

人工知能テクノロジーは、モデル化できるあらゆる複雑な問題を解決するために拡張できます。たとえば、石油およびガス部門に供給する工場での断続的な生産停止の管理や、製油所や化学プラントの運用の最適化および管理などです。

これらの新しいソリューションを最大限に活用するには、市場や業界の状況の変化に合わせて組織を進化させる、非標準的で使いやすい自動化プラットフォームが必要です。