プロセス製造業向け時系列データ活用と技術伝承を学ぶウェビナー開催

発表内容のポイント

• 熟練者の経験に依存していた現場判断をデータ化し、技術伝承する手法を解説
• 時系列データ基盤「PI System」を活用した異常兆候や計測異常の把握方法
• クラウドプラットフォーム「AVEVA Connect」による拠点間データ連携の動向

発表の背景

プロセス製造業の現場では、設備の安定稼働や品質維持を支えてきた熟練技術者の退職や人手不足が深刻化しています。長年の経験に基づく微妙な変化の察知や異常判断といった暗黙知は、マニュアルだけでは伝承が困難です。また、多くの現場でセンサーなどから膨大な時系列データを収集・蓄積しているものの、アラームの多さや判断基準のばらつきにより、データを異常検知や現場判断に十分に活かしきれていないという課題があります。

何が発表されたのか

本ウェビナーでは、時系列データ基盤である「PI System」を活用し、これまでベテランの経験に依存していた判断をデータに基づく仕組みとして体系化する方法を提案します。具体的には、複数パラメータの相関関係から異常兆候を把握する手法や、センサー故障などの計測異常を早期に発見するアプローチを解説します。さらに、SaaSプラットフォーム「AVEVA Connect」を用いたクラウド上での拠点間データ連携やアプリケーション連携など、将来的なデータ活用の最新動向についても事例を交えて紹介します。

製造業・生産管理への見方

製造現場において、データは存在するものの「保存されているだけ」になっているケースは少なくありません。特にプロセス製造業では、温度や圧力、流量といった複雑な時系列データの相関関係を読み解くことが求められます。本ウェビナーで紹介される手法は、属人化しがちな判断基準を全社で共有可能な資産へと変換し、拠点や担当者による対応のばらつきを解消する一助となります。製造業DXや生産管理の高度化を目指す担当者にとって、データ活用の実践的なステップを学ぶ機会となります。

現場で確認したいポイント

• 自社で蓄積している時系列データが、単なる保存にとどまらず異常判断に活用できているか
• 熟練者の退職に備え、現場の判断基準やノウハウを体系化する仕組みがあるか
• 複数拠点間でのデータ連携や、将来的なクラウド移行へのロードマップが描けているか

確認しておきたい点

本ウェビナーで紹介される「PI System」や「AVEVA Connect」の具体的な導入費用や、自社の既存システムとの互換性、詳細な導入スケジュールについては、セミナー内または主催者への個別確認が必要です。

関連リンク

• 関連ページ：ウェビナーの詳細・お申し込みページ
• 発表企業サイト：マジセミ株式会社のサービス紹介ページ
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報