予測メンテナンスは、インダストリー4.0の重要なコンポーネントです。メンテナンス戦略の不備は、産業メーカーの業務効率や収益性に大きく影響する可能性があります。資産集約型産業の企業は、競争力を高めるために、計画外ダウンタイムの最小化とメンテナンス・コストの最適化を行う必要があります。
データを使用して予測メンテナンスを有効化および改善することは、コンピュータ数値制御(CNC)インフラストラクチャ、サプライチェーンや倉庫システム、物流および試験システムなど、あらゆる種類の製造生産システムに適用可能なユースケースであるため、製造業には特に有意義です。
特定のアプリケーションに応じて様々なデータ・ソースを利用することができますが、予防メンテナンスから予測メンテナンスに移行するための鍵は、MQTT(IoTメッセージング標準)ブローカーを介して送受信される、またはオペレーティング・インテリジェンス・システムのヒストリアンが提供するモノのインターネット(IoT)データ・ストリームやマシンツー・マシン(M2M)メッセージです。これらは、メンテナンスの必要性を評価するために必要な生データのソースですが、適切な予測メンテナンス・システムを確立するためには、他のソースからのデータが必要です。たとえば、メンテナンス管理システムにはメンテナンス・レポートといった機器そのものに関する情報が含まれます。その他のデータソースとしては、監視制御およびデータ取得(SCADA)システム、メディア・ファイル(写真やビデオ・ストリームなど)を含む特別なリポジトリ、メンテナンス・マニュアル、天気予報などがあります。予測メンテナンスに活用できるデータの種類は膨大です。
ここで紹介するアーキテクチャは、オラクルの推奨コンポーネントを組み合わせて、発見からアクション、測定までのデータ分析ライフサイクル全体をカバーする完全な分析アーキテクチャを構築し、上記の幅広いビジネス上のメリットを提供する方法を示します。
この図は、製造業向けOracle Data Platformを使用して、予測メンテナンスと資産の可用性最適化をサポートする方法を示しています。このプラットフォームは、以下の5つの柱を掲げています。
ビジネス・レコード・データは、MES、WHM、CMM(保守および資産管理)、IoT、SCADAシステム、ヒストリアンおよびオペレーターの入力(故障、品質、観察など)のデータで構成されます。
技術的な入力データとしては、IIoT、画像、Eメール、動画、紙文書(OCR)、個別のイベント(生産ラインの緊急停止など)などがあります。
バッチ取り込みには、OCI Data Integration、Oracle Data Integrator、DBツールなどを使用します。
一括転送には、OCI FastConnect、OCI Data Transfer、MFT、OCI CLIを使用します。
変更データの取得にはOCI GoldenGateを使用します。
ストリーミングの取り込みにはKafka Connectを使用します。
4つの機能はすべて、永続化、キュレーション、構築の柱の中で、サービング・データストア、トランザクション・データストア、クラウド・ストレージに一方向に接続されます。
さらに、ストリーミングの取り込みは、分析、学習、予測の柱の中で、ストリーム処理に接続されます。
サービング・データストアには、Autonomous Data WarehouseとExadata Cloud Serviceを使用します。
トランザクション・データストアには、ATP、MySQL、Oracle NoSQLおよびExadata Cloud Serviceを使用します。
クラウド・ストレージにはOCI Object Storageを使用します。
バッチ処理にはOCIデータ・フローを使用します。
ガバナンスにはOCI Data Catalogを使用します。
こうした機能は、柱の中で接続されています。クラウド・ストレージは、サービング・データストアとトランザクション・データストアに一方向に接続され、バッチ処理にも双方向に接続されています。
2つの機能は、分析、学習、予測の柱につながります。サービング・データストアは、分析機能と可視化機能、そしてデータ製品とAPI機能の両方に接続します。クラウド・ストレージは、機械学習機能に接続します。
分析および可視化には、Oracle Analytics Cloud、GraphStudio、およびISVを使用します。
データ製品、APIにはOCI API GatewayとOCI Functionsを使用します。
機械学習には、OCI Data ScienceとOracle Machine Learningを使用します。
AIサービスには、OCI Anomaly Detection、OCI Forecasting、OCI Language、OCI Visionを使用します。
ストリーミング処理には、GoldenGate Stream Analyticsとサードパーティーのストリーム分析を使用します。
測定、行動の柱:は、データ分析が人やパートナー、アプリケーションやモデルによってどのように利用される可能性があるか、具体的には、AIサービス・モデルのアップデートに利用されるかを把握します。
人とパートナーは、状態監視とセンサーデータ分析、不良モード影響解析(FMEA)で構成されます。
アプリケーションは、資産パフォーマンス管理(APM)、根本原因分析、信頼性を中心とするメンテナンス(RCM)で構成されます。
モデルは、更新されたAIサービスモデル、予測分析および機械学習モデルで構成されます。
3つの中心的な柱である、取り込み、変換と永続化、キュレーション、構築と分析、学習、予測は、インフラ、ネットワーク、セキュリティ、IAMでサポートされます。
オラクルのソリューションは、それぞれが特定のデータ・プラットフォーム機能をサポートする3つの柱で構成されます。最初の柱は、データの接続、取り込み、変換の機能を提供します。
製造業の組織が予防メンテナンスから予測メンテナンスに移行するためにアーキテクチャにデータを取り込む方法は、主に4つあります。
データの永続化と加工は、3つの(オプションとしては4つの)コンポーネントの上に構築されています。お客さまによっては、そのすべてを使用する場合も、サブセットで使用する場合もあります。データの量や種類によっては、オブジェクト・ストレージにロードしたり、構造化されたリレーショナル・データベースに直接ロードして永続的に保存することが可能です。データ・サイエンス機能の適用を想定する場合は、データ・ソースから生の状態(未処理のネイティブ・ファイルや抽出物)で取得したデータをトランザクション・システムからクラウド・ストレージにロードすることがより一般的です。
分析、予測、行動をする機能は、3つのテクノロジー・アプローチにより促進されます。
データサイエンスと機械学習で特定したパターンを組み合わせて作成した複数のモデルは、AIサービスが提供する応答システムや意思決定システムに適用することができます。
最後に重要な要素として、データ・ガバナンスがあります。これは、データ・プラットフォーム・エコシステム内のすべてのデータ・ソースに対して、データ・ガバナンスとメタデータ管理(技術メタデータとビジネス・メタデータの両方)を提供する無料サービスであるOCI Data Catalogによって実現されます。また、OCI Data Catalogは、Oracle Autonomous Data WarehouseからOCI Object Storageへのクエリにおいて、保存方法に関係なくデータを迅速に検出する方法を提供する極めて重要なコンポーネントです。これにより、エンド・ユーザー、開発者、データ・サイエンティストは、アーキテクチャ内のすべての永続データストアで共通のアクセス言語(SQL)を使用することができます。
予測メンテナンスにより、機器の整備が必要なときだけ行われるため、予期せぬ停止が減ります。これにより、定期修理や交換の頻度が低下し、スペアパーツや消耗品を含むメンテナンス資源が節約でき、同時に故障が減少するなどのメリットがあります。このような予防的な予測により、機器の寿命を延ばし、機器の交換とそれに伴うダウンタイムを最小限に抑えて、潜在的な製品の遅延リスクを低減することができます。
計画外のダウンタイムが削減されることで、効率性、生産性、スピードが向上し、適切な部品を適切な場所に適切なタイミングで届けることができるようになり、ビジネスの最適化を支援します。一方、メンテナンス、人件費、材料費を削減し、資産のライフサイクル・コストを最適化することで、収益性が向上します。
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