第1部 生産設備における予兆保全を目指したDXの取組み

(2023年5月30日 10:00〜11:30)

　富士フイルムでは、生産設備に対して、予め定めている保全標準と設備の状態や生産の状況を基にして保全計画を立案、日々の保全活動を実施し、また、その活動結果を分析することにより、保全標準、保全計画を見直す予兆保全を展開している。
　このPDCAサイクルの中で、デジタル技術を駆使しデータ収集・分析を行っており、本講演では、富士フイルムの保全改革、及び、保全活動におけるDX推進に向けたコンセプトとデジタル化の事例を紹介する。

1. ものづくりにおけるDXの取り組むべき姿
2. 生産現場におけるDXの取り組み
   1. 工程情報の見える化
   2. 品質要因解析への適用事例
3. 予兆保全を目指したDXの取組み
   1. 富士フイルムの保全改革
      1. 設備保全が抱える問題点と保全改革
      2. 人材育成の取組み
      3. 点検・診断・延命化技術の深耕
      4. 情報の見える化/設備履歴の情報集約
   2. 設備管理におけるDXの取組み
      1. FMEA・FTAの活用
      2. 保全報告等の情報収集
      3. 自然言語分析の活用
      4. 活動の分析
4. まとめ
• 質疑応答

第2部 プラント制御におけるデータ分析技術と異常診断・品質予測への活用

(2023年5月30日 12:15〜13:45)

　近年、多くの分野でDX (デジタルトランスフォーメーション) による変革が求められている。その中で各種データ活用は重要な取組であり、データからの価値創出手段としてのデータ分析技術 (統計・人工知能・機械学習などのアルゴリズム技術) の重要性が増している。
　本発表では、プラント分野におけるデータ分析技術の適用例として、センサデータからの「異常診断」「品質推定」技術を中心に紹介・概説する。これらはデータがあれば適用可能という取り組みやすさと、品質安定化・改善や省エネ等の効果がわかりやすいという特徴がある。また、データから価値を生み出すことの意味、その中でのデータ分析技術の本質的な意味についても解説する。

1. はじめに・社会的背景
   1. DXとデータ分析技術
   2. データ分析技術が可能かつ必要となる背景
2. データによる異常診断・品質推定とは
   1. 身近な事例によるプラント分野のデータ活用イメージ
3. データ分析技術の全体像とデータから生み出される価値
   1. データからどのように価値を生み出すか
   2. データ分析技術と創出価値の例:
      • 異常診断
      • 推定予測
      • 操作支援
      • 最適化
      • 制御
4. データ分析技術による異常診断・品質推定の技術的背景と基礎
   1. 診断・推定に用いられるデータ分析技術の技術概要
   2. 説明できるAIとその背景・必要性
5. データ分析技術による異常診断・品質推定のソフトウェア実装
   1. 診断:MSPC
   2. 推定:ソフトセンサ
6. 異常診断・品質推定の事例
   1. 異常診断の適用事例
   2. 品質推定・予測の適用事例
   3. 周辺でのデータ分析技術の適用事例
7. まとめ
• 質疑応答

第3部 MBDからMBI・MBMへ (デジタルツインへの展開)

(2023年5月30日 14:00〜15:30)

　本講演では、MBD (Model-Based Development) を一歩進めて、市場に投入された製品や設備を MBD等で作成するモデルに基づいて維持管理する手法 (Model-Based Inspection, Model-Based Maintenance) について、欧州による動向、物理モデル (Modelica モデル) を用いた設備診断の有用性、さらには最近話題となっているデジタルツインによる展開までをまとめた。

1. 海外の動向
   • ハノーバーメッセ
   • シーメンス
2. 3Dモデリング (1DCAE) の概略
3. デジタルツイン概説
4. いろいろな適用事例 (設備診断)
5. いろいろな適用事例 (モデルを用いた損傷予測)
   1. 回転軸系
   2. 軸受
   3. カップリング
   4. コンプレッサー
   5. ジャーナル軸受
   6. 電磁ブレーキ など
6. デジタルツインへの展開
• 質疑応答

第4部 3Dデジタルツインによる予知保全とその導入・運用のポイント

(2023年5月30日 15:45〜17:15)

　様々な課題を抱えるプラント産業では、O&Mにおけるデジタル技術の活用が急務でである。中でも3Dモデルを活用したデジタルツインの導入には多くの期待が集まっているが、その導入には3Dスキャニングからモデル化、コンテキスト化などの工程が存在し、多くのコストがかかる。また、設計用に開発されてきたプラットフォームは、O&M向けに最適化されておらず、本格的な導入を決断できる事業者は少ない。
　本講演では、3Dデジタルツインの導入における課題を整理し、一つの最適解として、千代田化工建設のソリューションをご紹介させていただきます。

1. 3Dデジタルツイン導入の壁
2. O&M向けの3Dデジタルツインとは
3. O&Mトランスフォーメーション
• 質疑応答