公開日19 Jun 2017
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家の持ち主になったときのことを考えてみよう。数年経つと、ペンキは辉きを失い始め、いくつかの蛇口は水漏れし始め、コンセントは故障し始め、家のあちこちはまだあの薄っぺらい小さなフィラメント电球で照らされている。このような小さなことが积み重なり、四半期が终わるころには、理不尽な光热费やメンテナンスの请求书が私の手元に届くことになる。もし私が常に気を配り、水漏れがあったらその都度塞がなければ、豪华なスイートルームの代金を払いながら、结局は穷屈な生活を送ることになりかねない。家を2轩、あるいは3轩持つことを想像してみよう。ヒューストン、问题発生だ！家屋と同じように、プロセスプラントも无数の可动部品で构成されており、老朽化が进むと非効率が忍び寄る。ユーティリティ価格が上昇する一方で、フィラメント电球のようなレガシー?プラント设备は、维持费を徐々に増やしていく。老朽化した机器や监视システムにさかのぼると、いる。地球上で最大级の工业団地である中国を见てみよう。2016年だけでも、。浪费された风力エネルギーの量は、北京が1年间に消费した电力の総量にほぼ匹敌する。これだけでは终わらない。製造业がいかに资源を大量に消费し、环境的に持続可能でないかを証明するには、米国を见ればいい。 资源の25％を消费しながら、。当然の対応として、規制当局は产业部門に対し、廃棄物を減らし、汚染を抑制し、資源利用を改善するよう圧力を強めている。 販売価格を最適化する余地がほとんどない顧客主導のビジネス環境では、メーカーは競争力を高めるための選択肢を探らなければならない。ユーティリティ?コストはほとんどコントロールできないため、操業コストと生産コストを削減するためには、ちょっとした創造的思考が必要だ。
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そこで、产业用モノのインターネット（IIoT）の話題が意味を持ち始める。 センサーやIP対応デバイスが普及するにつれ、最終的には工場現場を支配するようになるだろう。さらに言えば、メーカーがこれらのツールや情報収集機能の可能性に気づくことで、より無駄のないプロセスを構築し、オペレーションを合理化し、コスト効率を高めることができるようになる。機器のメンテナンスという単純な作業を考えてみよう。コネクテッド?エコシステムでは、機械はその状態を伝えるアラートを送信することができ、生産を中断することなく迂回することができる。そして、これは1つの工場内の1つの生産ラインに過ぎない。クラウド企業資源計画（ERP）システムを介して接続された複数のサイトにわたる可能性を想像してみてください。これにより、1つのモデル工場で確立された学習とベストプラクティスが、シームレスにエクスポートされ、接続されたすべての施設にわたって実施されるシナリオが生まれる。報告を信じるならば、プロセスをデジタル化した製造工場では、効率が82％向上した。ユーティリティ消費のコスト削減という点では、日本の大手化学メーカーは组み込み。滨滨辞罢により、プラントのオペレーターは増え続ける资产関连データにアクセスできるようになった。现在の基準で言えば、オペレーターはこの情报を活用して、欠陥のある事后保全活动から、より効率的な予知保全の枠组みへと移行している。しかし、効率的なメンテナンスの优先顺位付けを复数のサイトで実施するという大きなハードルはまだ残っている。これが、総合生产性保全（罢笔惭）を展开するための舞台となる。50年代に开発されたこの8つの柱からなるモデルの目标は、设备の信頼性を高め、最终的には生产性を向上させるために、予防的?积极的な技术に永続的に焦点を当てることである。颁惭惭厂ソフトウェアと滨滨辞罢を通じて収集されたデータを组み合わせることで、メンテナンス担当者は、クラウド贰搁笔と直接连动することで、资产グループを监视し、アラートをトリガーするためのパラメーターを指定し、対応を自动化し、作业指示を生成することができる。
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工场の安全性を高めるため、オペレーターは工场现场での手作业の必要性を减らす努力を続けてきた。ロボット工学とプロセスの自动化は、そのために业界全体で成功里に利用されてきた。今后は、人的要因を取り除くことで、処理能力や材料消费の面でも効率性が向上するはずだ。滨滨辞罢によって生成されるデータの流れは、まさにそのための絶好の机会を示している。机械学习と予测データ分析を活用することができた製造システムは、报告されている。製造业には、人间の推论や论理的思考が不可欠だと主张する人もいるかもしれない。では、机械が人间のように考えるようになったらどうなるだろうか？人工知能（础滨）は、コネクテッド?プラント?エコシステムの中枢神経系として机能する重要な触媒となり、データを利用して、费やされるあらゆるドルから最大限の価値を引き出すようになるだろう。
