要約
50カ国以上で事業を展開し、3万人以上の従業員を擁し、ESG分野でのリーダーシップで定評のある世界有数の石油化学大手企業は、全プラントにおいて、事後対応型の従来の資産監視から、AIを活用した予測型の資産健全性管理への移行を必要としていました。 LTTSは、サウジアラビア、米国、欧州の22カ所のプラントに独自の「資産健全性モニタリング」ソリューションを導入しました。このソリューションは、1,400以上の資産から15分ごとに約50万のデータポイントを処理し、予期せぬインシデントを80％以上削減するとともに、導入初年度にクライアントに約1,000万のコスト削減をもたらしました。
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ケーススタディをダウンロード課題
石油化学製造は、複雑かつ相互に依存し合うプロセスおよび設備ユニットによって支えられており、たった1つの予期せぬ故障がプラント全体の稼働を停止させる可能性があります。クライアントの既存プラントでは、資産のパフォーマンスと信頼性管理に従来のレガシーな手法に依存していましたが、これでは資産の故障やプラントの停止を、準備や影響緩和を行うための十分な余裕を持って事前に検知することができませんでした。 この課題は構造的なものでした。重要な主要業績評価指標（KPI）が効果的に監視されておらず、それが業務の非効率化、資材の損失、プロセスからの漏れを招いていた上、資産ごとに追跡すべき適切なKPIを特定したり、それに基づいて定期メンテナンスを計画したりする信頼性の高い手段も存在しなかったのです。 クライアントが必要としていたのは、地理的に分散した多様な資産基盤全体において、故障の兆候を事前に検知できる、AI主導の予測機能でした。
工学における複雑性
この規模での故障を予測するには、サウジアラビア、米国、ヨーロッパにまたがり、決して停止させることのできないプラントにおいて、4つのまったく異なる問題を並行して解決する必要がありました。
産業規模かつ高速なデータ
～1,400以上の資産、各資産につき100個のパラメータを15分間隔で、5年分の履歴データと照合する。リアルタイム処理に遅れをとることなく、15分ごとに約50万個のデータポイントを取り込み、クリーニングし、スコア付けを行う。
多様で、モデル化が困難な資産の物理特性
押出機、蒸気タービン、遠心式および往復式コンプレッサー、遠心ポンプ、熱交換器――これらにはそれぞれ固有の故障の特徴があり、単一の汎用モデルではそれらをすべて捉えることはできない。
「正常」とはどのような状態かを示す明確な基準がない
従来のKPIモニタリングでは、資産ごとに適切な変数を、既存の信頼できる設定から引き継ぐのではなく、データ自体から特定する必要がありました。
地域を問わず、行動に移せるよう十分な余裕を持って予測を行う
検知結果は、システムの停止を防ぐために十分な余裕を持って通知される必要があり、また、ダッシュボードに表示されるだけでなく、サウジアラビア、米国、欧州の各事業拠点の適切な責任者に確実に届く必要がありました。
AIを活用した意思決定支援システム
プラントのリアルタイムデータを、オペレーター向けの優先順位付けされた実用的な保守指針に変換する機械学習（ML）エンジン。
異常検知と故障予測
センサーによる分類アルゴリズムは、異常を検知し、予期せぬ停止へと連鎖する前に故障を予測します。
重要資産ごとのカスタムモデル
1500個の個別データモデル ― 資産タイプ（押出機、タービン、コンプレッサー、ポンプ、熱交換器）ごとに最適化されています。
カスタマイズ可能なデータパイプライン
5年間分の過去のベースラインデータに基づき、1,400件以上の資産にわたって、15分ごとに約50万件のデータポイントが取り込まれています。
ワークフローとアラート通知の仕組み
自動化されたワークフローとメール通知により、各異常が適切な担当者に振り分けられ、検知から対応までのサイクルが完結します。
ビジネス成果
>80％
1年以内に予期せぬインシデントが減少しました。
プラントの安全性と信頼性に飛躍的な向上が見られ、顧客から高い評価を得た。
～10 Mn
保存済み
プラントの安全性と信頼性に飛躍的な向上をもたらし、顧客から高い評価を得た。
最大20％
設備のダウンタイムの削減
予測に基づいた最適な保守スケジュールの策定により、事後対応型の「火消し作業」が解消されました。
最大20％
生産性の向上、メンテナンスコストを最大30％削減
より詳細なリアルタイム分析により、スループットが向上すると同時に、保守コストを削減し、投資収益率（ROI）を向上させました。
成功事例
グローバル石油化学メーカーがLTTSのAI、IoT、データ分析主導のソリューションで数百万ドルを節約
LTTSが、世界有数の石油化学企業において、資産の信頼性予測、KPIのリアルタイム監視、データ駆動型の運用をどのように実現したかをご覧ください。
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