OSIsoft PI Systemのご紹介

IoT / M2M時代におけるデータ管理インフラ
PI System
OSIsoftジャパン株式会社
© Copyright 2015 OSIsoft, LLC
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PI Systemとは
収集 履歴 検索 分析 配信 可視化
Connect
Manage
Analyze
Present
 M2M/IoTにおける、センサーからのリアルタイムデータとイベ
ントデータを処理するデータ管理インフラ ソフトウェア製品
 35年前から、M2Mの領域において、センサーデータを処理する
ことに特化し、様々な種類かつ大量のセンサーデータを収集し、
ビッグデータを少ないディスク容量でかつ長期間保存可能
 設備稼動データや生産情報などを、適切なタイミングで、適切な
ソリューションやツールを通じて提供し、分析や情報共有、ス
マートな意思決定を支援
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「インフラストラクチャ」
電力
水道
交通
通信
データ
持続可能性
信頼性
アクセス性
利便性
整合性
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「データ管理インフラ」という土台をつくる“PI System”
1. 異なる設備・機器を横串で
2. 生データを長期的に保存し
3. 関連するデータをリアルタイムに重ねて表示・提供
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ビジネスにもたらすインパクト:An agent for change
安全 &
セキュリティ
エネルギー
有効活用
プロセス
効率改善
設備健全性
2013年は
5度の計画外停止
を防止
ファシリティの
エネルギーコス
トを削減
$2M以上
$2.8M以上
不具合事象の発
生防止によるコ
スト削減
$2M
ユニットの不具
合を未然に防
ぎ、コスト削減
品質
規制遵守
640M
リッターの
削減
水温規制
コンプライアン
ス対応で
$300k削減
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PI System は世界のリーディング企業に信頼されてきました
1,000
社以上の世界の
代表的な
電力 & ユー
ティリティ
業界
95%
グローバル
フォーチュン
トップ40に入る
Oil & Gas
企業
91%
100%
400+
紙 &パルプ
企業のサイト
9 / 10
グローバル
フォーチュン
トップ10に入る
37 of 50
鉄・非鉄
世界最大の
企業
グローバル
フォーチュン
トップ10に入る
化学 & 石油
化学
製薬
企業
企業
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IoT / M2MアーキテクチャーとPI System
IoT/M2Mアプリケーション
IoT/M2Mプラットフォーム
(データ管理)
(アセット管理)
移動体NW
移動体
NW
固定NW
M2Mゲートウェイ
エリアネットワーク
M2Mデバイス
遠隔監視/制御 , デマンドレスポンス , ビッグデータ分析ツール ,
etc
PI System
SIMプロビジョニング , アクティベーション , 3G/LTE網 , 光 etc
ルーティング , プロトコル変換(IEEE1888/MQTT/HTTP/CoAP ) , etc
Wi-Fi , Zigbee , 6LoWPAN , etc
EnOcian , SmartMeter , PLC , DCS , etc
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Operational Technology (OT)
オペレーションナルテクノロジー
“OTは、ハードウェアおよびソフトウェア
であり、
物理デバイスやプロセス、イベントを直接
監視・制御することで、変化を特定する、
もしくは起こすものである。” ガートナー
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センサーデータの特性と必要な対処
センサーデータを取り扱うにあたり、対処しなければなら
ない、特有の難しさがあります。
Investigate:
-
We must C.A.S.T. data for it’s intended use
センサーデータの特性
必要な対処
不完全
クレンジング
不等間隔
アグリゲート
範囲外
シェイプ
トランスミッ
ト
バラエティ
求める側のITソリューショ
ン
Visual analytics
Statistical
analytics
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Esri
HMI
SCADA
PLM
Infrastructure
Operational
Intelligence
PI Data
Arch.
SCADA
PLC
LIMS
OT
IT
Business
Intelligence
Big
Data
Relat.
DB
Unstr.
DB
Data / Asset
Data / Asset
ERP
MES
User Interfaces
User Interfaces
OTとITの融合をPI Systemが実現します
Pain Points
Pain Points
• Prepare data for a
range needs
• Operationalize insights
• Create insights from
operations and
business data
• Unfamiliar with time
series data
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M2M/IoTプラットフォームの決定版!
PI System - OTとITを融合し、センサーデータを知見に変える -
センサーデータ特性 :
不完全 / 不等間隔 / 範囲外 / バラエティ
データ提供において求められる機能 :
データクレンジング / アグリゲート / シェイプ / トランスミット
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PI Interfacesの一例
AAI, ABB, ACS, ADACS, AdvaInform, AECL, AIM, Alerton, Alfa, Allen, Alstom, Amersham, Ametek, Andover,
AnnotationArray, Aprol, APT, Arbiter, Areva, ARGA, ARL, ArrayData, AspenTech, Automated, AutoMax, Automess,
BACnet, Bailey, Barber, Basler, Batch, Baytek, Beckman, Beckwith, Bently, BitMask, Bitronics, Bliss, Bristol, Bruker,
Campbell, CANbus, Carrier, Caterpillar, Chessel, Chessell, Chicago, Cincinnati, CircularBuffer, Cisco, Citect, Cognex,
Columbia, Contec, ControlLogix, ControlNet, Controlotron, Cooper, CSI, Cybectec, Data, DaVinci, Davis, dBase, DDE,
Delta, Digital, DLSM, DMC, DMC4, DMC5, DNP, DS, Dukane, Dynamic, Echelon, ECHO, Electro, Elutions, Emerson,
EnergyLine, Enraf,Environmental, EPIC, ERFDADS, ESC8816, ESCA, Eurotherm, Event, Field, Fischer-Porter, Fisher,
Fisher-Rosemount, FLS, Fluke, Forney, Forry, Forte, Foxboro, Freelance, Fuji, GE, GE/Harris, GE/Multilin, GEM,
Generic, Gensym, Geomation, GSE, Harmony, HART, Hartmann, Hathaway, Hitachi, Honeywell, Hsiang, HTML,
Hunter, Husky, Hyrpotech, IBM, ICCP, IEC, IFS, Impact, Inductive, InStep, Intellution, Invensys, IP, Itron, Johnson,
Jova, K, Kajaani, Kaye, L, LabVantage, LabWare, Land, Landis, Leco, Leeds, MAX, Maximo, Measurex, Message,
Metso, Micro, Microsoft, Microtrac, Mitsubishi, Modbus, Modcomp, Modicon, Moore, Motherwell, Motorola, National,
NDC, Neles, Nexus, Nulec, Omni, Omron, OPC, Open, Opto22, Oregon, ORSI, PacketCapture, Parr, Perkin, Philips,
PI, Ping, Power, PowerCom, Profibus, PSE, Qualitrol, Queue, Quindar, Real, Relational, Reliance, Reliatronics,
Rockwell, Rosemont, Sartorius, SATEC, Scanivalve, Schlumberger/SEME, Schneider, Scientech, SecondWind,
SEL, Sequencia, Serck, Shell, Siemens, Simca, SIMRAD/Albatross, SISCO, SNC-Lavalin, SNMP, SOCCS, SOLAR,
Spectrum, SQ-D/Telemecanique, SquareD, Supervisory, Suzlon, Syslog, Taylor, TCP, Teledyne, Telegyr, Telog,
Telvent, Thermoteknix, TimestampClamping, Toshiba, Trane,, Triconex, Universal, VAREC, Vestas, VG-Instruments,
VIM, Vitria, Weigh-Tronix, Weschler, Westinghouse, Westronic, WinLinx, WMI, Wonderware, Woodward, XML,
Yokogawa, ZIV, ・・・etc.
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リアルタイムデータ・時系列データの格納(履歴)
タグ名・時刻・値
(非RDBMS)
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キャタピラー: PROACTIVE
LOGISTICS,
LIFECYCLE & ASSET MAINTENANCE
競争力を維持するために、キャタピラーは、
サービスとサプライヤーをコラボレートし、
継続的な改善プログラムを実施しています。
ビジネスチャレンジ
• 300万もの移動体ユニットからの
連続データを取得
• Characterize performance data
related to use cases
• 複数のお客様からのパフォーマ
ンスデータを集約
アクション
• 移動体の遠隔監視
• クラウドベースのインシデント管
理の実装
• 高度な分析と指示を作業ワークフ
ローに組み込む
• Connect to outside systems such
as repair records
効果
• 状態基準保全によるコスト削減
• サプライチェーン物流の最適化
• CAT design and lifecycle teams
draw from actual use case data
• ディーラーとの共同作業よるパー
トナーシップの深耕
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解決したペインの実例サンプル
~ 状態基準保全 トラブルの未然防止 ~
バルブの原理
バルブ:閉
少ないバルブ開度で
同じ流量が流れる。
流量 [t/h]
バルブ:開
20
18
16
14
12
10
8
6
4
実流量
実流量
0
バルブ開度と流量の関係
バルブ開度:小 ⇔ 流体は流れにくい
バルブ開度:大 ⇔ 流体が流れやすい
10
20
30
40
50
バルブ開度 [%]
60
シート面が磨耗すると・・・
・トラブル原因の早期発見
・補修計画に利用することができる
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Thank You
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