SCADA – 製造業向けSightline EDM

IIoT(製造IoT)や製造業におけるSightline EDM

 Sightline EDM (Enterprise Data Manager™) を製造業を中心としたIIoT(製造IoT/産業IoT: Industrial IoT)分野 に適用する場合、従来の産業用監視制御システム(SCADA: Supervisory Control and Data Acquisition )を超えた次世代のSCADAといえるリアルタイム性に優れたマニュファクチャリング・インテリジェンス・ソリューションとして活用することが可能です 。
 リアルタイム性に優れた次世代SCADAで収集したデータを可視化・分析し、製造工程のパフォーマンス・マネジメントを行うことこそ、デジタルトランスフォーメーション(DX:Digital transformation)、IIoT、インダストリー4.0(Industry 4.0)、スマートファクトリー、デジタルファクトリー等と称される、ITを積極的に活用した次世代の生産/製造現場のデジタルトランスフォーメーションそのものといえます。
 コネクティビティを実現するためにOPC UA(OPC Unified Architecture)に対応し、製造現場における多種多様なデータソース(PLC、DCS、デバイス、センサー、製造機器等)から、ミリ秒レベル刻みでの高密度なデータ収集を実現しています。また、OPC UAに非対応な機器等のデータソースからは、製造現場で日常使用されているCSVデータ形式のファイルや、カスタマイズ用API利用してのデータ収集を可能としています。

さまざまな産業分野に適用可能
IIoTプラットフォーム

 Sightline EDM for Manufacturing(製造業向けSightline EDM)は、製造、生産、発電、インフラ、設備等のさまざま産業用制御システム(ICS: Industrial Control Systems)に関する高度なIIoTシステム構築のための最適なIIoTプラットフォームである、次世代のSCADA – マニュファクチャリング・インテリジェンス・ソリューションです。

製造

生産

発電

設備

他産業

IIoTデータをリアルタイム分析

 製造業向けSightline EDMは、製造に関わるデータのリアルタイム分析を実現するSCADAであり、IIoTを効果的に活用される製造システム管理者、プラント管理者、運用エンジニア、および製造エンジニアの方々が製造プロセスや製品品質、パフォーマンス、操業生産性を向上させることを可能にします。
 実績のある弊社のITパフォーマンス・モニタリング・プラットフォームをIIoTプラットフォームとして進化させ、その基盤上に構築された製造業向けSightline EDMは、世界の最大手の製造業のお客様で、製造装置などのデータをリアルタイムで収集、蓄積、モニタリング、分析/可視化することにより、工場オペレーションの合理化と収益性の向上を支援しています。


製造プロセス運用の最適化

大量のIIoTデータをリアルタイムで分析して、効率を改善し、品質を高め、パフォーマンスを最適化します。

計画外ダウンタイムを防止

IIoTデータをリアルタイムで可視化/分析して、本来あるべき製造プロセス状態から逸脱した異常挙動を迅速に特定し、対策を実行して計画外停止(ダウンタイム)を未然に防ぎます。


業界をリードするIIoTデータ収集と分析

 Sightline EDMは製造業のお客様がIIoT対象装置、スマート・センサー、PLC、DCS、SCADAそしてERPシステムなどからの膨大なデータからより高い価値を得ることを可能にします。
 お客様は今までの様にExcelのスプレッドシートに手作業でデータをダウンロードする替わりに、操業時の各装置の稼働状況やエネルギー消費量などの数千のデータ・タグのデータをミリ秒間隔で自動的に収集、蓄積、分析、関連付け、可視化することをSightline EDMに任せることが出来ます。


グローバル製造業のお客様で実証された投資対効果

 弊社の複数のお客様が操業時のリアルタイムのデータ、例えば塗装工程、誤ったバルブの識別、製造工程のボトルネック検出、新製法の検証テスト、電気モーターや圧縮ポンプのエネルギーの浪費、可変速電動機駆動,送風機の振動数、コンベアーのモーターの調整、多変量品質管理、製造実績などの様々なリアルタイムデータと生産計画とを、相関分析することにより長期にわたる多額のコスト削減を実現されています。


IIoTビッグデータの価値を活用可能

 Sightline EDMに組込まれたデータ統合基盤を活用することによりPLC、DCS、デバイス、センサーなど、製造ラインに接続された多くの機器から得られる数多くの種類の多量なデータを収集、可視化/分析することにより、IIoTビックデータを活用することができます。
 Sightline EDMが実現するミリ秒レベルでのデータ収集と検索ソリューションは、最大手の自動車メーカー様による競合他社のソリューションとの比較検討の末、業界最速のソリューションとのご評価を頂きました。


膨大なデータをリアルタイムで可視化

 Sightline EDMで集中統合されたwebベースのダッシュボードは許容値、差分、電力消費量、速度、供給量および振動数など製造装置などからのリアルタイムIIoTデータに加え、お客様独自のカスタマイズ可能なアラートなど含むより進化したレポートを提供できます。
 Sightline EDMを活用いただくことによりエンジニアあるいはオペレータの方々による根本原因分析作業をより容易にし、生産性の阻害要因を特定し、問題を修正し、製造工程を改善することができます。


お客さま環境で長期に蓄積されたデータの再利用が可能

 リアルタイム収集したデータのみならず、お客様の環境において長年に保存蓄積されている、膨大な時系列データをSightline EDMに取込むことが可能です。
 長年のデータを可視化/分析することにより、お客様のナレッジの可視化を行うことができ、新たな製造プロセスに役立てることが可能となります。


広範囲にわたる品質と効率の向上を達成

 Sightline EDM によりお客様は包括的なアセット・パフォーマン・スマネジメントの手法を取り入れることが可能となり、原材料、プロセス、操業時間に影響を与えること無く、プラントの生産サイクル全体にわたる大幅な操業コストの削減ができます
 Sightline EDMのPoC(Proof of Concept)で機能をご確認いただき、ご導入により期待される効果(ROI)を、日本サイトラインシステムズにご提案させてください。

お客様の利点

スクラップを削減し、歩留まりを高め、計画外停止(ダウンタイム)による総合設備効率(OOE)の低下を抑制することができます。

製造機器の不具合を未然に防止、あるいは早期に検知し製造機器の信頼性を高め、製造システム全体の品質を向上させることができます。

発生しうる生産性の阻害要因を予兆検知し、根本原因を特定し、ボトルネックを取り除くことができます。

製造に伴う無駄を排除し、工場全体のエネルギーコストを抑え、公共料金の割引(ユーティリティリベート)など(国、地域により異なります)の資格を得ることができます。

キャパシティプランニング(設備計画)と予防保守計画の自動化ができます。

製造プロセスなどをリアルタイムでモニタリングすることで効果的に製品品質の向上と製造工程にかかる時間の短縮を実現できます。

リアルタイムで収集した時系列データを既存のBIツールに連携し、BIツールで分析した結果から導き出された数式やルールを、設定することにより高度な生産プロセス・サイクル実現が可能

製品機能

統合化されたデータ収集基盤や組込み(ビルドイン)テンプレートを活用し、 長期間の構築作業が必要でなく、わずかな時間のインストール作業で データを収集し可視化/分析を開始可能

数千のミリ秒単位のデータポイントをリアルタイムに根本原因分析(RCA)

SCADA、MES、ERPシステム、BIツールとのデータ連携可能

最新Webブラウザーとモバイルデバイスに対応

ユーザーフレンドリーな統合ダッシュボード(シングルペイン)から詳細部分にドリルダウンが可能

ユーザの役割分担(ユーザロール)に基づくアクセス制御、ビュー制御等のセキュリティ設定が可能

リアルタイムアラートを提供する柔軟にカスタマイズ可能な閾値設定(ユーザ設定、変化率、正規分布(シグマ係数))が可能

データタグ同士の数式による演算やルール定義が可能

Linux、Windows, VMware、AWS等のプラットフォーム環境で稼動


製造業のお客さまが必要とされる
可視化/検知/分析/予測機能を提供


豊富な実績と数々のアワードを受賞した マニュファクチャリング・インテリジェンス・ソリューション

Sightline EDMは、ミリ秒単位レベルで数千のメトリック(データタグ)を収集し、リアルタイムで分析する機能を持つ唯一のソフトウェアです。” (2016年、2017年、2018年受賞)

Sightline EDMは数千のデータポイント(データタグ)をリアルタイムで収集し、生産プロセスで潜在的にコストのかかるポイントを特定することができます。


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Sightline EDM Datasheet

Sightline EDM for Manufacturing
紹介動画

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