★DX導入の仕方、それを使いこなす仕組み、運用ポイントを詳解！

DX、デジタルツインを活用した異常診断、

予知保全とその運用

【提携セミナー】

主催：株式会社技術情報協会

講座内容

• 生産設備における予兆保全を目指したDXの取組み
• 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
• MBDからMBI・MBMへ（デジタルツインへの展開）
• 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

習得できる知識

• デジタル技術を駆使した予知保全の仕組みを理解する
• データ分析による異常診断、推定予測、操作支援、最適化、制御等の事例から全体像を学ぶ
• デジタルツインの導入方法、活用方法、効果が分かる

担当講師

【第1部】富士フイルムエンジニアリング(株)　技術開発事業部　テクニカルアドバイザー　石野 昌裕 氏

【第2部】富士電機(株) 技術開発本部 デジタルイノベーション研究所 AI研究部 主査　村上 賢哉 氏

【第3部】大阪公立大学　都市科学・防災研究センター　特任教授　川合 忠雄 氏

【第4部】千代田化工建設(株) O&M-Xソリューション事業部 企画・開発セクションSL　米山 徹 氏

セミナープログラム（予定）

（10:00～11:30）

「生産設備における予兆保全を目指したDXの取組み」

富士フイルムエンジニアリング(株)　技術開発事業部　テクニカルアドバイザー　石野 昌裕氏

【講演趣旨】

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。

【講演項目】

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
2.1 工程情報の見える化
2.2 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
3.1 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
3.2 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

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（12:15～13:45）

「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」

富士電機(株) 技術開発本部 デジタルイノベーション研究所 AI研究部 主査　村上 賢哉氏

【講演趣旨】

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。

【講演項目】
１．はじめに・社会的背景
1.1 DXとデータ分析技術
1.2 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
2.1 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
3.1 データからどのように価値を生み出すか
3.2 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
4.1 診断・推定に用いられるデータ分析技術の技術概要
4.2 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
5.1 診断：MSPC
5.2 推定：ソフトセンサ

６．異常診断・品質推定の事例
6.1 異常診断の適用事例
6.2 品質推定・予測の適用事例
6.3 周辺でのデータ分析技術の適用事例

7. まとめ

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（14:00～15:30）

「MBDからMBI・MBMへ（デジタルツインへの展開）」

大阪公立大学　都市科学・防災研究センター　特任教授　川合 忠雄氏

【講演趣旨】

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。

【講演項目】

１．海外の動向（ハノーバーメッセ、シーメンス）

２．1D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）
5.1 回転軸系
5.2 軸受
5.3 カップリング
5.4 コンプレッサー
5.5 ジャーナル軸受
5.6 電磁ブレーキ など

６．デジタルツインへの展開

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（15:45～17:15）

「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」

千代田化工建設(株) O&M-Xソリューション事業部 企画・開発セクションSL　米山 徹氏

【講演趣旨】

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。

【講演項目】

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

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2023/5/30（火）10:00~17:15

開催場所

Zoomによるオンライン受講

受講料

1名につき66,000円(消費税込み,資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500円〕

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