No.1 Sushi Sensor 特集
巻頭言 APM: Asset Performance Management ―“設備が生み出す価値”を高めるー (PDF:239KB/2ページ)
- 山本 順二*1
*1 IAプロダクト＆サービス事業本部 フェロー
保全活動へのIndustrial IoT適用 (PDF:413KB/4ページ)
- 米澤 正明*1
*1 IAプロダクト＆サービス事業本部 新分野開発センター 新ビジネス開発部
先進国では，プラント設備の老朽化や環境対策への要求の高まりにより，保全のCBM（Condition Based Maintenance）化が求められている。しかし，設備の状態把握は，現場のベテランなど人に依存しており，技能伝承問題などがCBM 化を阻んでいる。本稿は，横河電機の活動領域であるプラント操業と保全に対して，IIoT（Industrial Internet of Things）とAIがどのような役割を果たすかについて述べる。さらに，IIoTとAIを活用しCBM化を推進するコンセプトをもつSushi Sensorの機能と，それを実現するための各種技術との関連を解説する。
産業用IoTを実現するSushi Sensor (PDF:1087KB/4ページ)
- 斎藤 昌久*1
- 山路 雅人*1
- 杉崎 隆之*1
*1 IAプロダクト＆サービス事業本部 新分野開発センター 新ビジネス開発部
プラントにおいては，生産性向上や設備保全の効率向上に対する意識の高まりから，より多くのデータを収集したいという期待が高まっている。このため，配線が困難な場所に容易に設置でき，有線センサに比べ敷設コストを抑えられる無線センサへの期待が高まっている。横河電機は，既にISA100 Wireless規格を採用した計装向け無線ソリューションを提供しているが，設備保全向けにも最適な無線ソリューションを提供できるようSushi Sensorを開発した。Sushi Sensorは，近年急速に高まっているプラント設備への産業用 IoT（IIoT）の導入機運を受け，ユーザヒアリング及びPoC（Proof of Concept: 概念実証）を実施し，そこで得られた具体的な要件に基づき開発した商品である。本稿では，Sushi Sensorの商品コンセプトと，そのコンセプトの実現のために提供する機能，使用している技術について紹介する。
Industrial IoT向け一体形無線振動センサXS770A (PDF:432KB/4ページ)
- 永野 彰二*1
- 金子 大輔*1
- 佐々木 慶一*1
- 青野 祐治*1
*1 IAプロダクト＆サービス事業本部 新分野開発センター 無線開発部
横河電機は保全・環境・エネルギー管理の用途に適した小型無線センサSushi Sensorの第１弾として一体形無線振動センサXS770Aを開発した。XS770Aは，Industrial IoT（Internet of Things）向けセンサでありながら，プラントに設置できる耐環境性を有し，小型軽量で電池交換可能なセンシング機器である。XS770Aを生産設備等の対象物の表面に取り付け，設備状態を示す振動と接触温度を長期間にわたって同時に測定することで，より低コストに設備状態の変化を監視することが可能になる。本稿では，耐環境性，振動センシング性能，無線性能，電池交換を小型軽量な構造で実現した取り組みを紹介する。
Industrial IoT向け小型無線センサにおける使いやすさの実現 (PDF:820KB/6ページ)
- 藤本 直之*1
- 鈴木 崇之*1
- 伊藤 修*1
- 藤井 涼平*1
*1 IAプロダクト＆サービス事業本部 新分野開発センター 無線開発部
横河電機は，保全・環境・エネルギー管理の用途に適した小型無線センサSushi Sensorを開発した。Sushi Sensorは，様々な制約が存在するプラントの現場に，数多く，簡単に設置・運用できることを特長としている。本稿では，Sushi Sensorの使いやすさ実現の視点から，スマートフォン，クラウドおよび無線ネットワークの活用方法を紹介する。
GRANDSIGHTとSushi Sensorの統合ソリューション (PDF:340KB/4ページ)
- 小田原 清喜*1
*1 横河ソリューションサービス株式会社 コーポレート本部 開発センター
市場のニーズの多様化，複雑化に伴い，製造業事業者は従来の生産を変革していくことが求められている。変革は，生産そのものだけではなく，生産設備の保全なども含めた生産活動全般を対象とする必要がある。横河電機は，生産設備の保全活動に注目し，その高度化を進めるための製品の一つとしてSushi Sensorを開発した。本稿では，当社が提唱する価値共創環境であるGRANDSIGHT（グランサイト）にSushi Sensorを組み合わせることによって，保全の高度化を目指す取り組みを紹介する。
CBMを実現するSushi Sensorと機械学習の技術 (PDF:579KB/4ページ)
- 兒玉 和俊*1
*1 IAプロダクト＆サービス事業本部 新分野開発センター フィールドデジタルイノベーション部
設備の保全は，従来の故障が発生した後に実施するBDM（Breakdown Maintenance）から，一定の間隔で点検，補修，部品交換等を行うTBM（Time Based Maintenance）へと変化してきた。しかし，TBMの問題点として，過剰なメンテナンスによる保全コストの増大や安定稼働時のむやみなメンテナンスにより故障率を悪化させる可能性等があげられる。TBMに代わる予防保全の手法としてCBM（Condition Based Maintenance）が謳われているが，広く実用化されるまでに至っていない。その理由として，プラントで手軽に使える産業用IoT（Industrial Internet of Things）技術がなかったこと，データを取得した後の状態判定技術が閾値診断等の比較的簡単な手法に限られていたことがあげられる。本稿では，横河電機が開発した，設備の振動と表面温度を手軽に測定できるSushi Sensorと，最新の機械学習によるデータ解析を用いることによって，設備の劣化状態を把握，予知して保全を行うCBMを実用化できる可能性について述べる。