計画外停止の回数を45%削減、点検記録の完全性を99%に

連続生産プラントの計画外停止は、1回あたり数百万元の損失をもたらします。点検記録は紙ベースで記入漏れが多く、設備の異常は警報が出て初めて発覚することがほとんどでした。修理作業の経験も蓄積されず、同種の故障が繰り返し発生していました。

同社は点検データとDCSのデータを組み合わせて異常を早期に発見し、修理の経験を組織に残すことを望んでいました。

まず点検をデジタル化し、次に予知と保全ナレッジをつなぐという順序で、3段階に分けて本番稼働させました。

• 点検エージェント：点検員が音声または写真で記録すると自動で構造化して設備台帳と紐付け、点検漏れは自動で通知
• 異常予知：DCSのトレンドと点検記録を組み合わせ、主要なポンプ・回転機や熱交換器について異常の確率と推奨対応を提示
• 保全アシスタント：作業指示の作成時に同種故障の過去の対応方法と部品リストを自動で提示
• 停止のたびに振り返りを自動でアーカイブし、プラント単位の故障ナレッジベースを形成

工場データは隔離ゲートウェイを通じて分析環境へ一方向に同期しています。時系列の異常検知モデルと大規模言語モデルで役割を分け、前者が予知の信号を出し、後者が解釈と対応の提案を担います。現場の端末は防爆要件を満たしています。