Cognite Data Fusion（CDF）が製造業のプラントメンテナンス業務をサポート

Cognite Data Fusion（CDF）がサイロ化されたデータソースを2日で統合、そして、たった30分でデジタルツインを作成

横河電機のデータは、複雑でサイロ化したシステムに閉じ込められていた

製造業の大規模なデジタル化は、企業が収集したすべてのデータをユーザーや機械にとって直感的で、利用可能にすることが必要です。しかし、多くの製造会社にとって、データは複雑でサイロ化されたシステムに閉じ込められています。これにより、従業員は日々の活動でデータを使用することがより複雑になります。データサイエンティストは、新しいアプリケーションを開発するたびにポイントツーポイントでインテグレーションを行う必要があり、メンテナンスワーカーは必要な情報を見つけるために複数のシステムにアクセスする必要がありました。

Cognite Data Fusion（CDF）がサイロ化されたデータソースを2日で統合、そして、たったの30分で3Dモデル作成

2日間の作業により、Cogniteは、時系列データ、機器情報、過去の保守履歴、取扱説明書など、横河電機様のソースシステムからデータの民主化を行い、Cognite Data Fusion（CDF）内に包括的な情報セットとして収集しました。

横河電機とCogniteは、民主化・コンテキスト化されたデータをメンテナンス作業員に活用してもらうために2つの具体的なアプリケーションを用いました。

1つは、Cogniteのデジタルフィールドワーカー向けの主要アプリケーションであるOperation Supportです。Operation Supportは、コンピューターおよび携帯端末で利用可能で、CDFからデータを受け取り表示します。横河電機のメンテナンス作業員は、工場内の機器のタグをスキャンすることで、その機器に関連するすべてのリアルタイムおよび履歴データ、文書、メンテナンス記録、写真、その他の情報を引き出し、活用することができます。

2つ目は、民主化・コンテキスト化されたデータと3Dモデルを組み合わせたデジタルツインアプリケーションです。甲府工場の写真を約400枚撮影した後、Photogrammetry技術を利用し、約30分ほどで3Dモデルを作成しました。Cogniteはリアルタイムおよび過去のセンサーデータで3Dモデルをデジタルツインアプリケーション上にオーバーレイし、作業員が工場内装置を探索するための強力な視覚化ツールを提供しました。

また、コンテキスト化されたデータにより、人工知能と機械学習を活用した分析モデルの作成と展開が容易になります。従来、障害検出、分析、および診断は、複数の独立したシステムのデータに基づいて行われていました。つまり、プラント全体でさまざまなシグナルとシステムを結びつけることができませんでした。ポンプの流量、振動、およびイベントに関する大量の履歴データを使用すると、企業はこれまで診断できなかった異常や障害状態を検出できるようになります。