エンタープライズデータ分析と最適化のベストプラクティス

データ主導の最適化は工場フロアから始まり、運用スタッフはリアルタイムのデータ視覚化および分析ツールを利用して、個々の機器や生産ラインで非常に具体的な目標を達成するための分刻みの意思決定を行います。 ただし、データ システムは、企業全体の複数のサイトまたは生産ラインの、より広範で長期的なパフォーマンス メトリックに関する洞察も提供する必要があります。 分析の質問は、「機器を最も効率的に運用するにはどうすればよいか」から「どの加工ラインが最も収益性が高いか」にまで高められています。 組織は、複数の類似したプロセスユニットを相互に比較したり、プロセス全体のパフォーマンスを長期間にわたって監視したりしたい場合があります。

全社的な分析の前提条件

全社的な分析ツールを活用する前に、データインフラストラクチャのいくつかの側面を整える必要があります。

標準化されたデータプラットフォーム

企業のすべての事業所と生産ラインは、ユニット間計算を開発する前に、同じ「データ言語」を話す必要があります。 これは、すべてのサイトが同じ制御システムベンダーや同じプロセスデータヒストリアンを使用する必要があるという意味ではありません。 dataPARCは、組織全体のすべてのソースからのデータをシームレスに統合できるベンダーに依存しないプラットフォームとして機能し、時間のかかるデータのエクスポート/インポート作業なしでユニット間の分析を可能にします。 dataPARCコーポレートアーキテクチャオプションの詳細については、次の記事を参照してください:  dataPARC Corporate Architecture Best Practices

接続

信頼性の高い広域ネットワーク接続も、企業全体のデータ分析を設定する際に必須です。 各サイトの dataPARC アプリケーション・サーバーは、相互に通信できる必要があります。 ただし、これは必ずしも 1 つのサイトのすべてのユーザーがすべてのサイトへのフル アクセス権を持つことを意味するわけではありません - サイト間のデータ アクセスは、PARCsecurity のロールベースの権限設定を使用して制限できます。 必要に応じて、アクセスをマルチユニット最適化の担当者のみに制限できます。

サイト間の相互接続は、1つのdataPARCアプリケーションサーバーを組織内の他のアプリケーションサーバーにリンクするdataPARCの「ロケーション」構成を使用して実現されます。 次のタグブラウザの例は、ATL、SEA、VAN の 3 つのロケーションが設定されたシステムを示しています。 3 つの場所すべてのデータには、PARCview クライアントで同じサーバー接続とログインを使用してアクセスできることに注意してください (権限が許可されている場合)。

一元管理

KPI の計算とサイト間結果の視覚化は、通常、一元化されたチームによって管理されるのが最適です。 これは、企業リソースによって処理されることもあれば、特定の運用拠点またはユニットの個人に割り当てられる場合もあります。 いずれの場合も、標準を設定し、それを企業全体に実装する権限を与える必要があります。

標準化されたデータ集約

企業は、多くの地域やタイムゾーンで生産ラインを運営している場合があります。 すべてのサイトが同期され、「リンゴ・トゥ・アップル」が比較されるように、ローカル・データ集計の標準的な基準(生産日、シフト、会計年度など)を確立する必要があります。

パフォーマンスメトリックの計算

dataPARC 内では、企業全体のパフォーマンス計算にいくつかのアプローチを利用できます。 どの方法が最適かは、企業の構造と目標によって異なります。

アセットハブ

dataPARCのアセットハブは、アセットタイプのツリースタイル構造の実装を容易にします。 資産の種類ごとにプロパティが定義され、プロパティ値の計算に数式を入力できます。 これらの式は、アセットタイプ内の他のプロパティ値への参照を利用でき、そのタイプに属するすべてのアセットインスタンスに適用されます。 以下の簡略化された例では、「ProductionLine」というアセットタイプに、Efficiency、Speed、PowerInput の 3 つのカスタムプロパティが含まれています。 速度とPowerInputは、各アセットインスタンスに固有のヒストリアンタグを参照しますが、効率は、ProductionLineのすべてのインスタンスに自動的に適用される式を使用して計算されます。

すべてのサイトで同じ資産タイプ構造を実装することで、プロセス領域、生産ライン、およびその他の一般的な資産タイプについて、標準化された主要業績評価指標 (KPI) を計算できます。 これらの結果は、企業全体を網羅するレポートや分析要素に組み込むことができます。

一般的な計算タグ数式

アセットハブ構造の外部でより適切に実行される計算の場合、dataPARCのスクリプトエディタは保存された数式を利用できます。 これらの式は、同様のプロセスユニットまたはサイト全体の KPI 計算に再利用でき、各アプリケーションに関連する入力引数のタグリンクのみを変更できます。 以下の例は、アキュムレータ式を示しています。 この例では、消費された石炭の量は、生産バッチごとに累積されます。 この数式は、ResetEventTag 引数と RawDataTag 引数のさまざまなタグ参照を持つ Calc タグを作成することで、任意のアキュムレータ関数で再利用できます。

上記のスクリプトエディタのホームメニューにある「スクリプトのインポート」ボタンと「スクリプトのエクスポート」ボタンに注意してください。 これにより、あるサイトで開発された数式を簡単に保存して他のサイトに展開できるため、企業全体の計算方法の標準化が保証されます。

履歴化されたスクリプト タグ

一般的な計算を履歴に保存したい場合は、履歴化された計算スクリプトを記述して、複数のサイトまたは生産ラインに展開できます。 スクリプトプログラム自体は単なるテキストコードであり、テキストファイルにコピー/ペーストして、さまざまなdataPARCサーバに実装することができます。 入力タグと出力タグのグリッドをクリップボードにコピーして、別のインスタンスでの再現を容易にすることもできます。

利点は次のとおりです。

• 計算結果は既に履歴に保存されているため、集計計算用のデータを抽出する際のパフォーマンスが向上しました。

• 以前の計算結果の履歴レコードは保持されます。

欠点は次のとおりです。

• 入力参照または計算方法への変更は、履歴結果に自動的には適用されません (バックフィルが必要です)。

• データを長期保存するには、追加のサーバーストレージが必要です。

PCAモデリング

主成分分析(PCA)モデリングは、大量のデータを抽出して、プロセスの状態に関する洞察を提供するいくつかの重要な統計に絞り込む手段を提供します。 dataPARCのオプションのPARCmodel機能を使用すると、主要な入力パラメータのリストからのデータ「トレーニング期間」がモデル識別エンジンに入力され、「通常の動作」が定義されます。 オンラインになると、モデルはプロセスの状態を示す統計を継続的に計算します。 以下の傾向表示は、PCA モデルによって提供される 2 つの主要な統計量の例を示しています - これらを合わせると、プロセスが「正常」状態近くで動作しているかどうか、およびプロセスがモデルが期待どおりに応答しているかどうかを示します。 PCAモデリングは、プラントサイト全体または生産ラインに適用して、プロセス全体の健全性のエンタープライズレベルの監視を容易にすることができます。

全社的なデータの可視化/通知

標準化されたパフォーマンス指標は、複数のサイトまたは生産ユニットからの結果を意味のある方法で表示できる場合にのみ役立ちます。 dataPARCは、企業レベルでこのデータの価値を最大化するためのさまざまな視覚化ツールとイベント通知オプションを提供します。

企業全体のダッシュボード

現在のデータ、統計集計、傾向などを、企業全体を網羅するPARCgraphicsディスプレイに含めることができます。 次の例は、4 つの異なる生産拠点における 5 つの KPI を示しており、それぞれに月次および年次の集計とコスト計算の傾向表示が表示されます。 タブ付きフレームは、各位置間で統計ビューを切り替えます。

コーポレートレポート

定期的に自動的に生成されるレポートには、複数の運用サイトからのデータを含めることもできます。 これは、PARCgraphicsイメージスタイルレポート(上記と同様)、PARCview Excelアドインを使用したExcelレポート、またはPARCreport Designerを使用して可能です。 以下の Excel レポートの例には、6 つの工場で構成される企業の最上位の KPI が含まれています。 個々の工場の業績は、企業全体の業績とともに表示されます。

マルチユニット中心線

複数の処理装置またはサイトからの集計統計を、dataPARCの単一の中心線表示に含めることができます。 中心線タグは、各拠点または生産ラインのKPIタグを含む「グループ」に配置できます。 コントロールコンプライアンスの計算は、グループごとに実行でき、そのグループのセクションの一番上の行に表示されます。 これは、中心線に表示される各期間または実行におけるグループの全体的なパフォーマンスを示します。 以下の例は、3 つの紙生産ラインのそれぞれの生産、品質、およびコストの平均を示しています。 各行のコントロールコンプライアンスの割合も含まれます。

パフォーマンス通知のアラームサーバー

dataPARCのアラームサーバーは、SQCルールや割り当てられたターゲットや制限からのさまざまな逸脱に基づいてイベントや通知をトリガーするための高度にカスタマイズ可能なプラットフォームを提供します。 アラームは、複数のサイトや生産ラインから計算された KPI タグなど、任意のタグに基づいて設定できます。 次の例は、検出時刻とアラーム イベントの終了時刻の両方に設定された電子メール通知を持つアラームを示しています。 電子メール メッセージには、アラームの種類、発生時刻に関する詳細情報、さらには状況に関する洞察を提供する傾向やその他の表示へのリンクも記載されています。 エンタープライズレベルでは、これらのアラーム通知により、プロセス全体の通常の運用からの逸脱の可能性を管理スタッフに警告できます。