イントロダクション
以前、”プラントエンジニアリングオントロジーISO15926とAI技術との融合“でも述べたがプラントエンジニアリングは多数の要素が絡む複雑な技術であり、また膨大なナレッジデータを必要とするため、オントロジー技術等が盛んに適用されている。今回はこのプラントエンジニアリングに対して運用の観点から見たオントロジー技術の適用について述べてみたいと思う。
オントロジーベースの知識プラットフォームによるプラント運用における機器の健全性支援
オントロジーベースの知識プラットフォームを使用してプラント運用における機器の健全性支援を行うために、以下のようなステップが考えられる。
オントロジーモデルの構築
最初に、プラント内の機器やシステムに関する詳細なオントロジーモデルを構築する。オントロジーは、異なるデータソースからの情報を統一的な形式で表現し、関連性を理解するのに役立つ枠組みであり、ISO15926のようなパブリックなものも存在するが、ドメイン固有の知識に関しては、別途オントロジーモデルの構築を行い、拡張していく必要がある。オントロジーモデルには、機器の種類、特性、メンテナンス履歴、故障モード、部品などに関する情報が含まれることが想定される。
以下に、オントロジーモデルの構築に関するステップとポイントについて述べる。
1. 対象領域の定義:
まず、対象となるプラント運用領域を明確に定義する。どの機器、システム、プロセスに焦点を当てるかを決定し、その対象に関する基本的な情報を収集する。
2. ドメインエキスパートの協力:
オントロジーモデルの構築には、ドメインエキスパートの協力が不可欠となる。機器やプラント運用に関する専門的な知識を持つ人々と協力し、重要な概念や関連性を把握することが必要とされる。
3. 用語の収集と整理:
プラント運用に関連する用語や概念を収集し、整理する。これには、機器の種類、特性、機能、部品、故障モード、メンテナンス手順などが含まれる。これらの用語は、後でオントロジーモデルの概念として表現される。
4. 階層構造の設計:
オントロジーモデルは、階層構造で表現されることが一般的であり、高レベルの概念から詳細な概念に至るまで、階層を設計する。これは例えば、プラント全体から始まり、次に機器の種類、特定の機器、部品、メンテナンスプロセスなどの階層が考えられる。
5. 関連性の定義:
オントロジーモデルでは、概念間の関連性も定義する必要がある。これにより、機器やプロセス間の関連性や依存関係を表現できる。例えば、特定の故障モードが特定のメンテナンス手順に関連している場合、それらの関連性をモデルに組み込む。
6. 属性の定義:
各概念に対して適切な属性を定義する。これらの属性は、概念の特性や情報を表現するのに役立つ。これは例えば、機器には製造日、メンテナンス履歴、使用条件などの属性が含まれる。
7. オントロジーモデルの実装:
オントロジーモデルを実際のデータベースまたは知識グラフとして実装する。この際、概念、属性、関連性などが適切にマッピングされるように行う。
8. データの統合と更新:
オントロジーベースの知識プラットフォームは、現実のデータと連携して情報を更新することが重要となる。新しいデータや情報が利用可能になるたびに、オントロジーモデルも適切に更新される。
9. テストと評価:
構築されたオントロジーモデルは、適切に機能していることを確認するためにテストと評価が行われる。これにより、エラーの修正や改善を行いながら、モデルの品質を向上させる。
このようなステップを行う上で機械学習技術を用いた自動化は重要な要素となる。それらに関しては”ナレッジグラフの自動生成と様々な実装例“や”ナレッジグラフの様々な活用と実装例“等も参照のこと。
データ統合
次のステップとして、プラント内のさまざまなデータソースから情報を収集し、オントロジーベースのプラットフォームへの統合を行う。これには、センサーデータ、メンテナンスログ、製造データ、設計情報などが含まれ、統合されたデータは、オントロジーと整合性が取れるようにマッピングされる。以下に、データ統合に関する詳細について述べる。
1. データソースの特定:
最初に、プラント運用に関連する異なるデータソースを特定する。これにはセンサーデータ、メンテナンスログ、製造データ、設計情報、過去の故障データ、製品仕様書などが含まれる。すべてのデータソースを特定し、どの種類の情報が必要かを明確にする。
2. データフォーマットの統一:
異なるデータソースからのデータは、異なるフォーマットで提供されることが一般的となる。データ統合の最初のステップは、これらのデータを統一されたフォーマットに変換することとなる。これには、データの整形、クレンジング、標準化などが含まれる。
3. データのマッピングとオントロジーへの統合:
オントロジーモデルに基づいて、データを適切なオントロジー概念にマッピングする。データフィールドや属性は、オントロジーの概念に対応するように結びつけられ、たとえば、センサーデータの温度情報は、オントロジーモデルの「温度」概念にマッピングされる。
4. データの統合プラットフォームの構築:
データを統合し、オントロジーモデルに基づいてマッピングされたデータを保存および管理するためのデータ統合プラットフォームを構築する。このプラットフォームは、データの取得、ストレージ、クエリ処理、アクセス制御などをサポートする。
5. リアルタイムデータフィードの統合:
プラント運用においては、リアルタイムのデータが重要となる。センサーデータや制御データをリアルタイムで統合し、オントロジーベースのプラットフォームに組み込むことで、即座に問題を検出し対応することが可能となる。
6. データのセキュリティとプライバシー:
データ統合プロセスでは、データのセキュリティとプライバシーを確保するための適切な対策が必要となる。アクセスコントロール、暗号化、監査トレイルなどのセキュリティメカニズムを実装し、データの機密性を保護する。
7. データの更新と保守:
データ統合プラットフォームは、データが変更された場合に迅速に更新できるように設計されるべきで、データの品質を維持するために、定期的なデータのクレンジングや整形も必要となる。
8. データ品質管理:
データ品質管理は、統合データの信頼性を保つために重要な観点となる。これにより、データの正確性、一貫性、完全性を監視し、品質の問題が発生した場合に対処できるようになる。
データとオントロジーのマッピングに関しては”機械学習における類似度について“に述べているような機械学習によるアプローチが重要となる。また、リアルタイムデータのハンドリングに関しては”データストリーム(時系列データ)の機械学習とシステムアーキテクチャ“を、またセキュリティ技術に関しては”暗号化とセキュリティ技術およびデータ圧縮技術“も参照のこと。
データ分析と監視
データ統合が終わると次は、オントロジーに基づいて統合されたデータを分析し、機器の健全性を監視するステップとなる。これにより、異常が検出された場合、システムはそれを自動的に警告し、必要な措置を提案することが可能となり、故障の予防や修理のタイミングの最適化ができるようになる。以下に、データ分析と監視の重要性と関連するステップについて述べる。
1. データの収集と統合:
データ分析と監視の前提条件として、異なるデータソースからの情報を収集し、オントロジーベースのプラットフォームに統合する作業を行う。これには、センサーデータ、メンテナンスログ、製造データ、設計情報などが含まれます。データの統一フォーマットへの変換や整形が必要となる。
2. データの前処理:
収集されたデータはしばしばノイズや欠損値を含むため、データの品質を向上させるために前処理が行われ、ノイズの削除、欠損値の補完、外れ値の検出と処理などが行われる。
3. データ分析アルゴリズムの選択:
データの種類や目標に応じて適切なデータ分析アルゴリズムを選択する。これには、機械学習、統計分析、パターン認識など、さまざまなアプローチが考えられる。特に、異常検知アルゴリズムは健全性支援において重要な技術となる。
4. モデルのトレーニングと適用:
選択したデータ分析アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、機器の健全性を評価するための指標を開発する。このモデルは、プラント内の機器の状態を監視し、異常を検出するために使用される。
5. リアルタイムデータの処理:
プラント運用ではリアルタイムデータが重要であり、データストリームからリアルタイムでデータを収集し、データ分析モデルを適用して、即座に異常を検出するしくみを導入することが重要となる。
6. アラートと通知:
データ分析と監視システムは、異常が検出された場合に運用担当者や管理者にアラートや通知を送信することができる。これにより、問題が早期に把握され、対応が可能になる。
7. データの可視化:
データ分析結果を効果的に伝えるために、データの可視化が役立つ。可視化により、ダッシュボードやグラフを使用して、機器の状態やトレンドを視覚化し、運用担当者に直感的な情報を提供することが可能となる。
8. モデルの評価と改善:
データ分析モデルは定期的に評価され、性能の向上を図るために調整や改善が行われる。新たなデータや情報が利用可能になるたびに、モデルは更新される。
データ分析に関する様々な手法は”機械学習技術“にまとめてある。そちらも参照のこと。また、特に異常検知に関しては”異常検知と変化検知技術“や、”時系列データ解析“を参照のこと。また、リアルタイムデータのハンドリングに関しては”データストリーム(時系列データ)の機械学習とシステムアーキテクチャ“を、データの可視化に関しては”ユーザーインターフェースとデータビジュアライゼーション技術“を、モデルの評価に関しては、”統計的な仮説検定と機械学習技術について“等も参照のこと。
予測保全
データの分析と監視が可能になると、次のステップとして、プラントの機器の健全性を支援するための予測保全の手法の適用となる。これは、データから将来の故障を予測し、メンテナンススケジュールを最適化することを意味し、オントロジーを活用して、どの機器がどのようなメンテナンスを必要とし、いつ実施すべきかを洞察するものとなる。
この予測保全は、機器の故障や障害を予測し、計画的な保全活動を行うためのアプローチで、生産停止時間の最小化やメンテナンスコストの削減に貢献するものとなる。以下に予測保全に関する手法とプロセスについて述べる。
1. データ収集と統合:
予測保全の基盤となるデータを収集し、オントロジーベースのプラットフォームに統合する。このデータには、センサーデータ、メンテナンスログ、過去の故障データ、製造データ、環境データなどが含まれます。データの統一フォーマットへの変換と整形が行われる。
2. オントロジーの活用:
オントロジーベースの知識プラットフォームは、機器やプラントの知識を統一的に表現する。このオントロジーを活用して、データを関連する概念にマッピングし、たとえば、センサーデータを特定の機器や機器の健全性に関連する属性と関連づけられる。
3. 特徴量エンジニアリング:
データから予測モデルをトレーニングするために、適切な特徴量（特性）を抽出または生成する。オントロジーを使用して、特徴量を機器の状態や性能に関連する概念に関連付けることが可能となる。
4. 予測モデルのトレーニング:
データを使用して予測モデルをトレーニングする。このモデルは、機器の故障や障害を予測するために使用され、機械学習アルゴリズムや統計モデルを使用して、過去のデータからパターンを学習し、将来の故障を予測する。
5. リアルタイムデータの監視:
プラント運用ではリアルタイムのデータが重要であり、オントロジーベースの知識プラットフォームを使用して、センサーデータや制御データをリアルタイムで監視し、予測モデルを適用して異常を検出する。
6. アラートと通知:
予測モデルが異常を検出した場合、運用担当者やメンテナンスチームにアラートや通知を送信する。これにより、問題が早期に把握され、計画的な保全活動が実施される。
7. 保全スケジュールの最適化:
予測保全に基づいて、メンテナンススケジュールを最適化する。予測モデルが提供する情報を活用して、どの機器がどの時点でメンテナンスが必要かを決定する。
8. 継続的なモデル改善:
予測モデルは定期的に評価され、新しいデータや情報を組み込むことによって改善される。モデルの精度を向上させるために、適宜調整が行われる。
データ収集に関してはIOT技術が重要な要素となる。IOT技術の詳細に関しては”センサーデータ&IOT技術“を参照のこと。またリアルタイムデータの監視に関しては”データストリーム(時系列データ)の機械学習とシステムアーキテクチャ“を、特にそれらにオントロジー技術を適用したもの関しては”Working Process Quantification in Factory Using Wearable Sensor Device and Ontology-based Stream Data Processing“等も参照のこと。スケジュールの最適化に関しては”オートマトンと状態遷移/ペトリネットと自動計画“も参照のこと。
ドキュメンテーションとトラブルシューティング
予測保全が行われ始めると、次は、それらの事例を記録に残すドキュメンテーションのステップとなる。オントロジーベースの知識プラットフォームは、機器に関する情報を効率的にドキュメント化し、トラブルシューティングプロセスをサポートする。これにより、運用担当者は、問題が発生した際に迅速に適切な対策を容易に見つけることが可能となる。以下に、これらの要素について述べる。
1. ドキュメンテーション:
機器情報のドキュメンテーション:
オントロジーベースの知識プラットフォームを使用して、プラント内のすべての機器に関する情報をドキュメンテーションする。これには、機器の種類、製造日、メーカー情報、製品仕様、設計図、操作マニュアルなどが含まれる。オントロジーにより、これらの情報を統一的な形式で整理し、関連性を理解する。
メンテナンスプロセスのドキュメンテーション:
メンテナンス活動に関する情報もドキュメンテーションする。これには、定期メンテナンススケジュール、メンテナンス手順、予防保全活動の記録、交換部品の情報などが含まれる。これらの情報はオントロジーに統合され、メンテナンスプロセスを支援する。
トラブルシューティングガイド:
オントロジーベースの知識プラットフォームは、トラブルシューティングのためのガイドを提供する。機器の異常状態が検出された場合、関連するドキュメンテーションを検索し、トラブルシューティング手順や対策を提供する。これにより、運用担当者は問題を効果的に解決できる。
2. トラブルシューティング:
異常検出とアラート:
オントロジーベースの知識プラットフォームは、リアルタイムデータを監視し、機器の異常を検出する。異常が検出された場合、システムは適切な運用担当者にアラートを送信し、これにより、問題が早期に把握される。
トラブルシューティングガイドの活用:
オントロジーベースの知識プラットフォームは、トラブルシューティングガイドを提供し、運用担当者に問題の診断と解決策を提供する。オントロジーに基づいたドキュメンテーションとトラブルシューティングガイドは、運用担当者が問題を効果的に解決するのに役立つ。
ルートコーズアナリシス:
オントロジーベースの知識プラットフォームは、異常のルートコーズアナリシスを支援する。異常の原因を特定し、その根本原因を解決するための対策を提案し、これにより、将来のトラブルを予防するための情報が提供される。
履歴データの分析:
過去のトラブルや故障データを分析し、パターンや傾向を識別する。これにより、将来のトラブルを予測し、適切な対策を講じるための情報が得られる。
各種ドキュメンテーションを行う際に重要となるものは、そこで使われる用語・概念の統一となる。オントロジーを用いることでそれらを効率的に統合することが可能となる(参照)。また”故障リスク解析とオントロジーについて(FMEA、HAZID)“に述べているような様々な故障解析の概念とも容易に結びつけることができる。
連携とアラート
更に進んだステップとして、システムは、機器の状態が異常であるとき、運用担当者にアラートを送信し、必要な行動を促すことが考えられ、さらに、他のビジネスシステムとの連携した生産性の向上も考えられる。以下に、連携とアラートに関する詳細について述べる。
連携（Integration）:
1. データソースとの連携:
プラント運用には多くのデータソースが関与し、センサーデータ、制御システム、メンテナンスログ、設計情報などのデータソースと連携し、オントロジーベースの知識プラットフォームにデータを供給している。データの連携はリアルタイムで行われるべきで、データの収集、変換、統合、およびストリーム処理をサポートすることが必要となる。
2. オントロジーモデルとの連携:
オントロジーベースの知識プラットフォームには、プラント内の機器、プロセス、関連性などを表現するオントロジーモデルがある。これを活用して、データソースからの情報を関連するオントロジー概念にマッピングし、データの意味を理解する。
3. 他のシステムとの連携:
プラント運用には他のシステムとの連携が必要な場合がある。エンタープライズリソースプランニング（ERP）システム、メンテナンス管理システム、SCADAシステムなど、さまざまなシステムとの統合を実現し、情報の一貫性と効率性を確保することが考えられる。
アラート（Alerting）:
1. 異常検出とアラート:
データ分析と異常検出アルゴリズムを使用して、機器の異常をリアルタイムで検出し、異常が検出された場合、アラートを生成し、適切な運用担当者やメンテナンスチームに通知したり、アラートが重要性に応じて優先順位付けされるようなケースが考えられる。
2. アラートの通知方法:
アラートはさまざまな方法で通知できます。電子メール、SMS、モバイルアプリ通知、ダッシュボード上の警告メッセージなど、運用担当者が迅速に対処できる方法を提供し、通知方法は運用の要件に合わせてカスタマイズすることが考えられる。
3. アラートのエスカレーション:
一部のアラートは、適切な対策を講じない場合にエスカレーションされるべきであり、重要な問題には高度な対応が必要であるため、アラートのエスカレーションプロセスを定義し、管理することが必要なる。
4. アラートのログと分析:
生成されたアラートはログに記録され、後で分析および評価のために利用できる。アラートの履歴を分析することで、将来の問題の予測やシステムの改善が可能になる。
オントロジーベースの知識プラットフォームによる連携とアラートは、プラント運用における機器の健全性支援において、リアルタイムで情報を提供し、問題に対処する能力を向上させ、これにより、生産性向上、リスク低減、メンテナンスの効率化など、多くの利益が得られる。
継続的な改善
最後のステップとして継続的な改善がある。プラント運用における機器の健全性支援は、継続的なプロセスであり、データを収集し、システムを改善し、新たな情報を統合して、運用効率を向上させるために継続的な作業が必要となる。以下に、継続的な改善に焦点を当てた手法とプロセスについて述べる。
1. データ品質の向上:
継続的な改善の第一歩は、データの品質向上となる。データソースからのデータ品質の向上を確保し、データの正確性、完全性、一貫性を維持する。データの品質の低下や不整合を迅速に検出し、対策を講じる。
2. モデルの調整とトレーニング:
使用されている予測モデルや異常検出アルゴリズムを定期的に評価し、調整する。新しいデータが利用可能になるたびにモデルを再トレーニングし、性能を向上させ、新たな知識や洞察を組み込むために、オントロジーも更新する。
3. トラブルシューティングガイドの充実:
トラブルシューティングガイドは、運用担当者が問題を解決するための重要なリソースとなる。ガイドの改善と拡充を行い、問題の迅速な解決を支援し、過去のトラブルから得た教訓を活用して、新しいガイドラインを作成する。
4. 新たなデータソースの統合:
新しいセンサーデータやデータソースが利用可能になる場合、これらのデータソースをオントロジーベースのプラットフォームに統合する。これにより、より包括的な情報と洞察が得られ、プラント運用の健全性支援が向上する。
5. ユーザーフィードバックの収集:
運用担当者やメンテナンスチームからのフィードバックを積極的に収集し、システムの改善に活用する。ユーザーの要望やニーズに応じて機能を調整し、使いやすさを向上させる。
6. 継続的なトレーニングと教育:
プラント運用のチームに対して、新しいツールやアプローチのトレーニングと教育を提供する。最新のベストプラクティスやデータ分析技術に関する知識を更新し、スキルを向上させる。
7. ベンチマーキングと業界ベストプラクティスの追求:
他のプラントや業界のベストプラクティスを調査し、それらを導入することで、プラント運用の効率性と健全性支援の品質を向上させる。
8. 目標の設定と測定:
継続的な改善のために、目標を設定し、定期的に進捗を測定する。目標の達成度を評価し、必要に応じて戦略を調整する。
継続的な改善プロセスは、プラント運用における機器の健全性支援を効果的に進化させ、リソースの最適な活用、生産性向上、リスク削減、コスト削減などの利益を提供することを可能とする。プラント運用環境の変化に適応し、最新のテクノロジーやベストプラクティスを採用することが成功の鍵となる。
参考図書と参考情報
オントロジーに関する参考情報としては”オントロジー技術“を、また知識情報処理全般に関する参考情報としては”知識情報処理技術“がある。そちらも参照のこと。
参考図書としては”Ontology Modeling in Physical Asset Management”
“Knowledge Graphs and Big Data Processing“
“The Knowledge Graph Cookbook“
“Domain-Specific Knowledge Graph Construction“等がある。
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