D-02 / DATA & AI
エネルギー管理最適化システム
本社、工場、製造エリア、設備の各階層でエネルギー使用量を監視し、データ分析で異常や使用量増加の原因を特定して、運転条件の最適化と省エネルギー効果の検証を行います。
データから検証まで：4ステップの分析サイクル
本社
全社のエネルギー使用状況を集約します。
工場
工場単位で計画値と実績値を確認します。
製造エリア
製造エリアの稼働状況とエネルギー使用量の異常を確認します。
設備
重点設備と運転パラメータを特定します。
- 01
現状把握
エネルギー使用、稼働、生産量の現状を整理します。
- 02
エネルギー使用箇所の特定
エネルギー使用量が多い設備や時間帯を特定し、優先対象を明確にします。
- 03
原因診断
影響要因を分析し、エネルギー使用量が増える根本原因を特定します。
- 04
効果検証
最適化策を実施し、実際の省エネルギー効果を確認します。
ユーティリティ設備、生産設備、生産量を同じ時間軸で確認します。
稼働時間と生産量を同じ時間軸で見る
123456
ユーティリティ設備の稼働時間
生産設備の稼働時間
生産量
6つの観察位置時間関係の観察位置を①～⑥で示します。時間関係のイメージ
4 Step + 6 Point
ユーティリティ設備の稼働期間、生産設備の稼働期間、生産量を同じ時間軸で比較します。
- 横方向の比較時間帯ごとの稼働状態の変化を比較します。
- 縦方向の関連エネルギー使用、稼働期間、生産量の関係を確認します。
- 追跡・検証4段階の流れに沿って、施策前後の変化を比較します。
設備最適化の3ステップ
パラメータ最適化
設備・工程パラメータに基づいて運転方針と制御ルールを最適化し、生産条件に照らして調整結果を確認します。
省エネルギー量の予測・推算
履歴データと分析モデルで省エネルギー余地を予測・推算し、施策の判断と優先順位付けを支援します。
実際の効果の検証・評価
実施後のエネルギー使用量の変化を比較し、最適化施策の効果を検証して評価結果をまとめます。
改善施策・異常対応の支援
- 施策比較計画値と実際のエネルギーデータを用いて、施策実施前後の状態と差異を比較します。
- 警報把握稼働異常とエネルギー警報を集約表示し、異常状態の把握と迅速な対応を支援します。
- エネルギー多消費の原因分析稼働期間、生産量、エネルギー使用量の変化を組み合わせて分析し、エネルギー多消費の原因を特定します。
- 炭素排出量計算エネルギーデータから炭素排出量を自動計算し、管理上の確認に用いるデータを提供します。
効果検証と適用条件
追跡可能な基準で効果を検証
集計範囲、対象、測定期間、現場条件を明確にし、施策前後を同一条件で比較して省エネルギー効果を検証します。
NEXT STEP
課題について相談するまず、現場課題を明確にすることから。
現行プロセス、制約、期待する成果をお聞かせください。検証可能な最小範囲から評価します。