プロセス製造業の IoT

石油、ガス、農業、プロセス製造業者向けに、モノのインターネット (IoT) を使用して機器の効率を高めて生産の質を向上し、インテリジェントなサプライ チェーンを活用します。

プロセス製造業向けの Azure IoT

プロセス全体でオペレーショナル エクセレンスを実現して廃棄物を減らしながら生産収率を最大化し、資産の完全性を監視してクリティカルで犠牲の大きいダウンタイムを回避します。

IoT を使用した運用コストの削減とビジネスの成長の推進

プロセス製造業でのこのような IoT の一般的使用法をご確認のうえ、新しい Azure IoT ソリューションがどのようにビジネスを支援するかを想像してみてください。

オペレーショナル エクセレンス

機器と工場からデータを収集し、これを統合および分析することによって、運用の全体像を把握し、顧客のニーズにより適切に対応できるようにします。業務のパフォーマンスと意思決定を向上し、中断を予測し、適切なタイミングで適切なデータを従業員に与えることによって、より適切かつ迅速に意思決定を行うことができるように支援します。コネクテッド ファクトリに Azure IoT ソリューション アクセラレータを使用して、オペレーショナル エクセレンスを実現します。

コネクテッド ロジスティクス

入出庫のロジスティクスを完全に調査してサプライチェーンのリスクを低減し、輸送中の製品の品質と信頼性を確保します。サプライ チェーン全体に接続されている IoT センサーを使用して物資の場所を追跡し、リソースの消費を監視することによって、セキュリティを高め効率性を向上します。Azure Sphere、Azure Maps、Azure Blockchain を使用して、コネクテッド ロジスティクスを実現します。

精密農業

スマートな営農システムに投資することにより、収穫から販売に至る商品の安全性と品質を確保します。共有の位置情報とセンサー データを使用して、サプライ チェーン全体で農産物の収穫高を追跡し、他の製造業者や飲食料品プロバイダーと共同作業を行います。リモート監視のために Azure Maps、Azure IoT Edge、Azure IoT ソリューション アクセラレータを使用して精密農業を実現します。

規範的メンテナンス

機器を接続し、高度な分析と機械学習を適用することによって障害を予測して、生産とサービスの中断に対処します。多彩な分析情報と、製造データによってトリガーされる自動アラートを使用して、生産の稼働時間を確保します。Azure IoT ソリューション アクセラレータによるこれらの進歩を規範的メンテナンスに活用します。

信頼できる IoT リーダーと提携する

お問い合わせ

規範的メンテナンスを使用して機器の信頼性を向上する

Azure IoT 製品のみで構築された規範的な予測メンテナンス ソリューションを使用して、潜在的な問題を事前に特定できます。このデモでは、センサーやデバイスからのストリーミング データを分析し、継続的にデータを収集して、機械学習を適用し、機器の不具合を予測して、高額なダウンタイムの発生を回避する方法をご確認ください。

ダッシュボード

KPI の概要

アラートと警告

資産の詳細

アラートの解決

手順 1/3

リアルタイムのリモート監視

オペレーターは、ダッシュボードでインフラストラクチャ全体の場所と正常性の状態をリアルタイムに確認できます。

手順 2/3

資産の場所と状態の確認

資産の正常性を把握することは非常に重要です。業務の停止を伴う事態は生産量や供給契約の面で非常にコストがかかる可能性があります。

手順 3/3

遠隔地の管理

定期的なメンテナンスのために 6 か月に 1 回訪問していたサイトの状態をリアルタイムで追跡できるようになりました。

手順 1/2

ビジネス メトリックのリアルタイム追跡

サイトと生産に関するクリティカルなデータを集めて重要なビジネス KPI にまとめ、1 日または生産期間を通して、目標やしきい値と照らし合わせて追跡します。

これまで数日間、数週間、または数か月間監視されることのなかったような資産からリアルタイムの結果が得られます。

手順 2/2

既存のシステムとの統合

リアルタイムのセンサー データを、他の外部ソースの情報のほか、CRM や ERP サービスなどの他のエンタープライズ システムの情報と組み合わせることができます。

手順 1/3

リアルタイムのアラートと警告

アラートは、オペレーターの注意を喚起するために、リアルタイムでエスカレートされます。故障が起きた場合は、カスタム ポータルを介して、またはダッシュボードからコマンドを送信して機器をシャットダウンすることで迅速に対処できます。

手順 2/3

故障の事前予測

重要な点は、一部のアラートは予測によるものであるということです。予測モデルが問題と認識する状況または傾向をデータが示している場合、故障が起きる前にメンテナンスを実施できます。

手順 3/3

エスカレート前の問題の解決

まだ解決または監視されていない最優先の重大なエラーを選択できます。

手順 1/3

リアルタイム データ フィードの分析

ダッシュボードにはリアルタイムでデータが取り込まれます。このレベルでは、個々の資産の実際の生産パフォーマンスと正常性の状態を監視できます。

手順 2/3

意思決定者の対応を支援する

このデータを基に、意思決定者は、スケジュールされた (または予定外の) 作業を計画したり、メンテナンス期間を管理したり、遠隔地にあるかどうかに関係なく資産の生産量を予測したりできます。

手順 3/3

資産が故障する前にメンテナンスを実施する

この例では、ファンに対して重大な警告が予測されています。予測によると、数日以内に故障し、資産がシャットダウンされます。また、この部品はまだ標準的な耐用年数内でもあります。特定の部品を選択して対応策を取ることができます。

手順 1/5

対処と解決

ダッシュボードのアラートの詳細には、部品および認識された問題に関する具体的な情報が表示されます。これには、シリアル番号、部品番号、さらには交換部品の在庫と場所も含まれています。

手順 2/5

ビジネス ニーズの分析

故障の予測は、機器の定期的なメンテナンスをスケジュールする前にエア フィルター ファンが故障することを示しています。故障すると、資産がシャットダウンされ、業務を停止せざるを得なくなります。

手順 3/5

データのリアルタイム分析

リアルタイム データは、現場のデバイスから取り込まれ、ポータルに表示されます。オペレーターは実際のデータ フィードをリアルタイムで監視して、表示されたアラートや情報が正しいことを確認できます。アラートのしきい値も表示されるため、ユーザーは通常の運用に関連する追跡データを簡単に確認することができます。

手順 4/5

サービス チケットの作成

メンテナンス スタッフが部品を交換し、資産を稼働させ続けるためのチケットを作成できます。また、入手した情報とデータを利用してビジネス分析を実行し、結果に基づいて運用に変更を加えることもできます。

手順 5/5

サービス チケットの作成

メンテナンス スタッフが部品を交換し、資産を稼働させ続けるためのチケットを作成できます。また、入手した情報とデータを利用してビジネス分析を実行し、結果に基づいて運用に変更を加えることもできます。

IoT を活用してすばらしい業績を上げているプロセス製造業者

Bühler では、IoT と機械学習を使用して、安全に食べることができる食品を製造しながら、エネルギー消費量と食品廃棄物を削減しています。

"We set this target to reduce energy consumption and waste by thirty percent in our customers' value chains and digitalization is an enabler of that."

Bühler グループのデジタル部門役員、Stuart Bashford 氏

事例を見る

Buhler

Syngenta では、工場のデータからコネクテッド農業の分析情報を抽出して収穫高を増やしています。

"We are embarking on a subscription-based software-as-a-service model for the agriculture industry and industrial agriculture customers."

OSIsoft、IoT 分析部門ワールドワイド ディレクター、Prabal Acharyya 氏

事例を見る

Syngenta

Ecolab はクラウド テクノロジを使用して水に関するグローバルな課題を解決します。

"We can capture any data, anywhere, and transmit that information around the world very rapidly. We can now harness the power of this platform to serve many more customers, measuring many more flows at many more plants than we could even conceive of in the past."

Ecolab のグループ企業 Nalco Water の社長、Christophe Beck 氏

事例を見る

Ecolab

Tetra Pak では、精密農業システムを活用して、農場から食卓までの飲食物の流れを安全に維持しています。

"When you have plants around the world, the service knowledge we gain from one plant comes to benefit another."

Tetra Pak Services の副社長、Johan Nilsson 氏

事例を見る

Tetra Pak

信頼できる IoT リーダーと協力して取り組みを開始する

お問い合わせ