プロセス工場のリエンジニアリング-イノベーションをサポートし、CAPEXを削減する

これまでのところ、2017年は良い年だった。工業生産高は着実に上昇しており、景気後退前の水準を上回りそうである。簡単に言えば、製造業は世界的な復活を遂げつつある。しかし、地政学的な力が変化の風を先導している。昨年の米国選挙の結果と英国のEU離脱は、消費者包装財（CPG）、石油・ガス（O&G）、化学製造セクターのビジネス展望を再構築するだろう。特に、ブレグジットによるマクロ経済への影響をめぐる不確実性は、消費者の信頼感を損ない、消費を減退させる可能性が高い。リスク・エクスポージャーの増大は必然的に、プロセス産業事業者に新たな資本支出（CAPEX）集約型のグリーンフィールド・プロジェクトの実施を思いとどまらせ、代わりに既存プラントのリエンジニアリングを促すことになる。

製品イノベーションは、一般的にR&D研究所に関連していることが多いが、プラントやプロセスレベルでの変更から生まれることもある。顧客周辺のオペレーションを再編成することで、マス・カスタマイゼーションやスループットの改善が促進されるように、生産ラインを戦略的に管理することで、次のイノベーションの基盤が形成される可能性がある。しかし、企業リーダーの86％は、この機会を活用していない。その理由は多岐にわたる。ひとつは、新しいオペレーション・モデルに移行することで、労働者の安全や環境の持続可能性をめぐる重大な規制上の課題を引き寄せるのではないかという懸念である。結局のところ、水、空気、ガス、電気、蒸気（WAGES）は生産コストの10～40％を占め、電気や火災の危険から生じる職場での死亡事故や負傷は、労働時間の損失と予定外の機械停止時間の両方に大きく寄与している。これらの問題に対する答えの多くは、製品の種類や数に関係なく段取り替えを行うフレキシブル・ラインの導入にある。これには、生産ラインでの自動搬送ロボットの使用も含まれ、生産性の向上と運転経費（OPEX）の削減を図ることができる。このようなツールは、より少ないワークステーション、より広いスペース、より大きなコントロールを備えたバッチ・オブ・ワン環境をサポートすることができる。

アジリティ（敏捷性）、レスポンシビリティ（応答性）、パーソナライゼーション（個別化）を重視するメーカーが増える中、工場の従業員は、設計、プロトタイピングから調達、組み立てに至るまで、あらゆるレベルでシームレスかつ効率的に共同作業を行う必要がある。これは、統合され、予測可能で、無駄がなく、アジャイルで、産業用モノのインターネット（IIoT）によって実現される、統一された「ワンプラント」エコシステムとして稼働することが理想的です。IIoTは、従来の製造業からスマート製造業への移行をまとめる接着剤の役割を果たすだろう。スマートセンサーとメーターは、工場のアーキテクチャのユビキタスな一部となり、製造業者は効率と節約の目標をサポートするために、ユーティリティ消費を管理するための次のステップに進むことができます。実際、コネクテッド・マニュファクチャリングと予知保全をサポートするIIoTセンサーの同じメッシュを活用して、エネルギー性能を追跡し、漏れを監視し、劣悪な運転状況にフラグを立てることができる。また、無駄やエネルギーの陥没についてエネルギー管理者に通知するリアルタイム・アラートを送信する範囲を作成し、プラントがOPEX予算を枯渇させる前にタイムリーな措置を取ることを可能にする。石油・ガス業界では、このような利点により、企業はオペレーショナル・インテリジェンスを通じてパイプラインを検査・監視することができる。現在、オフショア・リグのセンサー・データの1％しか意思決定に役立っていないが、IoTとアナリティクスを本格的に活用すれば、OPEXを5％、CAPEXを20％削減できる。CPGや化学業界にとっても、操業の可視化によって、プラント・オペレーターは、費やされるすべてのドルから最大限の効果を引き出すことができるようになる。

プロセス産業は、資産管理からプラント・シミュレーション、モジュール化まで、すべてをカバーする最先端の規律あるエンジニアリングの機が熟している。ワン・プラント」エコシステムにより、運転の実現可能性は、機械 の寿命を最適化し、規定メンテナンスにより予定外のダウンタイムを削 減できるかどうかにもかかっている。ここで、統合資産管理（IAM）が登場し、リアルタイムの状態ベースのモニタリングと予測分析を可能にし、メンテナンス、修理、オーバーホール（MRO）活動を推進する。予知保全（PdM）フレームワークは、潜在的な機械の故障やその他の同様の致命的な事象を特定することしかできませんが、予知保全（RxM）を実施するための道を開きます。これは、メンテナンス作業を開始する前に、部品の品質、保証、エンジニアリングデータなどの追加インプットを考慮するものである。人間の意思決定者を方程式から排除するため、応答時間が改善され、エラーの可能性が減少する。いわば、RxMは手作業によるチェックや評価に依存することなく、メンテナンスのワークフローを自動化するのである。多くのプロセス業界関係者は、こうしたステップの重要性を認識しているものの、CAPEXやR&D活動への影響を最小限に抑えるため、こうしたプログラムをずらす傾向にある。その多くは、中核的な活動に集中し、エンジニアリング・サービス・プロバイダーと提携して、周辺的な活動をアウトソーシングすることを選択する。こうすることで、プラントオーナーは、日々の活動をプラ ントやプロセス・エンジニアリングのスペシャリストに任せて、イノベー ションの限界に挑戦し続けることができる。製造業はこのようなモデルから恩恵を受けるだろうか？私たちがこの会話を続けられるように、あなたの考えをコメント欄で共有してください。