【データ分析】トレンドデータが見れない機電系設計者・プラントエンジニアの危険性

図面,現場計装設計

NEONEEETです。

この記事は、化学工場の機電系設計者・プラントエンジニアを対象にしています。

この記事を読むと、化学工場のトレンドデータの見方の実情について知ることができます。

結論

国籍を問わず、トレンドデータの解析ができないエンジニアが増えています。

理系出身で、理系の学問を収めたのにもかかわらず。

視野が狭く、1点データ・瞬間データにこだわるあまり、容易に間違った方向の議論をする。

はじめに

化学工場には多数の設備や計器があります。

こ子から得られる情報をどう活用するかは、エンジニアにとって非常に重要です。

ところが、この考え方ができていないエンジニアが非常に多いです。

簡単に言うと、中学校卒業レベルです。

トレンドデータ

トレンドデータとは、時系列データと読み替えても大きな差はありません。

化学工場で測定するデータである、温度・液面・圧力・流量などの情報を

横軸に時刻・縦軸に測定値を取って、時々刻々の情報を収集したものです。

これで、いつ・何を行ったか、の記録・解析ができます。

計器を信じ込む

1つの計器のトレンドだけを、グラフに落とし込み解析する機電系設計者・プラントエンジニアが多数存在します。

例えば、流量のトレンドデータを出して、ある点で異常があったからその情報だけを報告する。

こんな機電系設計者・プラントエンジニアが多いです。

流量に異常があったとして、その1つの流量計のデータだけを信じることはできません。

流量と液面の情報を合わせたり、複数の計器の情報を総合的に判断することが

機電系設計者・プラントエンジニアには求められます。

ここは、まだまだコンピュータの判断が追い付ていない領域

最近は、ビッグデータやAIも台頭していますが、それでも人が判断することは重要です。

それなのに!

1つの計器だけを信じ込むようなデータつくりをするのは、危険すぎます。

複数の計器の因果関係を考えない

例えば、液をタンクAからタンクBに送る場合を考えましょう。

ここで、タンクBの液面だけのデータを出して議論するのが、上の例。

危険な例。

タンクAの液面の情報があった方が正確性はぐっとあがりますし、

タンクAからタンクBへの流量計のデータがあれば、もうほぼ完ぺき。

ポンプで送るのであれば、そのポンプの電流値があれば、素晴らしい。

これだけの情報を集めれば、以下のようなアプローチができます。

  • 液面計と流量計の情報を照合することで、何か異常がないか判断が可能
  • 電流とポンプの性能曲線から、流量も推定可能

瞬間データの比較だけを行う

バッチ運転なら、例えば1日に1バッチの運転を行います。

ということは1日で1サイクル。

それなのに、10分くらいの詳細データにだけ目を向けて、議論しようとする危険な機電系設計者・プラントエンジニアが増えています。

24時間のうち1時間くらいしか使っていないポンプの、1時間での流量を10%程度変えることで、何が問題あるか?

こういう議論の時に、使っている1時間の流量データを眺めて、議論するような機電系設計者・プラントエンジニアがいます。

ところが、24時間のうち23時間は使っていないので、そこで議論する方が速いでしょう。

瞬間データだけを比較せず、全体を見るようなアプローチが大事です。

おわりに

今となっては驚かなくなりましたが、今回のような機電系設計者・プラントエンジニアはこの10年で非常に増えました。

非常に怖いです。

この記事が皆さんのお役に立てれば嬉しいです。

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