導入事例

お客様インタビュー

自社製品の稼働監視にSAILESSを導入、1番の課題であった属人化が解消されました。
また、異常予兆検知のおかげで、突発停止などのトラブルは皆無に等しい状況となりました。

SAILESS

課題: プロセスにおいて操作因子の変動や機器トラブルなど何らかの異常が発生し、品質（製品濃度）の低下を引き起こすケースが頻発していた。従来の監視システムでは異常の発見が遅れ、品質異常の発生を未然に防ぐことができていなかった。
対応内容: プラント全体のデータを網羅的に分析できる異常検知モデルを作成。異常発生の兆候となる微小な変化や、センサー間の異常を早期に検知することが可能になった。さらに、プラント全体から機器、そして個々のセンサーへと詳細に分析を深めることで、異常の原因を迅速に特定できるようになった。
導入効果: 製品濃度の低下につながる異常を4時間前に検知し、異常発生の原因（コンデンサー冷却水温度）特定に成功。早期対応を行うことで、品質低下の未然防止が可能になった。

課題: 変動が大きいプロセスデータにおいて、異常を正確に検知することが困難。
対応内容: 過去の正常な運転状態のデータを基に、予測モデルを構築。予測値と実際の測定値との差を異常度として算出し、システム画面で確認できるようにした。
導入効果: 温度制御の変動や操作不実行など、通常の運転状態から外れる異常を早期に検知できるようになった。これにより、問題の発生を未然に防ぎ、生産性が向上した。

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課題: 熱交換器は24時間連続稼働しているが、定期的な洗浄のために運転を停止する必要があり、生産性の低下やユーティリティコスト上昇といった課題を抱えていた。
洗浄のタイミングは適切か、過剰保全になっていないかという点が懸念されていた。
対応内容: 熱交換器の汚れ具合定量的に評価するために、熱交換器周辺装置の運転データから「汚れ係数」を算出しモニタリング。事前に設定した閾値に達すると、担当者にアラートを送信する仕組みを構築した。
導入効果: 熱交換器の適切な洗浄タイミングが把握できるようになり、年間の洗浄回数を4回から2～3回に削減できた。これにより、生産性向上、ユーティリティコストの削減を実現し結果として収益改善へとつながった。

課題: pH計などのセンサーはメーカー推奨の定期メンテナンス（TBM）を行っていたが、突発的な故障に対しては事後保全に頼っていた。また、制御装置の標準アラートでは検知が遅く、対応が遅れることがあった。対応の遅れは重大な事故につながりかねないので、対策が求められていた。
対応内容: 過去の正常な運転状態のデータを基に、センサーの故障を予測するモデルを構築。このモデルを用いて、センサーの測定値を予測し、実際の測定値との乖離を異常度として算出。異常度が設定した閾値を超えた場合、システム画面にアラートを表示し、担当者に通知する仕組みを構築した。
導入効果: 制御装置のアラートよりも早期（3日前）に、センサー故障の予兆を検知できるようになり、事前の保全対応が可能になった。これにより、トラブルや事故の未然防止を実現できた。

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