鉄鋼プラントでは、製品鋼板の品質や歩留り改善のために、板厚公差外れの縮減や板破断の防止、形状安定化などが求められます。
これらの改善には要因分析が不可欠ですが、多様な鋼種、板厚、板幅を生産するため、人手による解析には膨大な時間を要するとともに、解析者のスキルによる結果のばらつきといった課題があります。
これらの課題に対し、日立が築いてきた豊富な知見をいかし、プラントから採取したデータの戦略的利用を目的としたソリューションが、知的操業支援システムHITSODAS（Hitachi Self-Organized Diagnosis and Analysis System）です。
HITSODASはプラントからのデータ収集、データのグラフ表示等をサポートした基本機能であるHITSODAS-BASEと3つの拡張機能であるHITSODAS-QA（Quality Analysis）、HITSODAS-DS（Dynamic Synergy Control）、HITSODAS-PH（Process Human Interface）より構成されます。
HITSODASにおけるデータ活用の流れ
略語説明
HITSODAS（Hitachi Self-Organized Diagnosis and Analysis System）
HITSODAS-PH（Process Human Interface）
HITSODAS-QA（Quality Analysis）
HITSODAS-DS（Dynamic Synergy Control）
HITSODASによるデータ活用は、データフィールドからのデータを取り込む「Sense」、データを基に課題解決を考える「Think」、実際の制御系に対して改善を行う「Act」で構成され、このループを繰り返すことでシステムの改善を効果的に行うことができます。
「Sense」の部分では、データフィールドのプラントデータの取り込みと見える化を行います。データフィールドに流れるプラントデータは、データ収集システムであるHITSODAS-BASEで収集されます。また、HITSODAS-PHはビデオカメラで撮影した動画の活用を可能とし、データと映像をプレイバック同期再生することで、生産上の課題をより多角的に検討が可能です。
「Think」の部分では、解析支援機能であるHITSODAS-QAのデータ解析ツールなどを用い、収集したデータから原因とその解決策の検討が可能です。プラントから採取した信号を基に異常兆候を検出、製品の出来栄えが悪いときにその原因となる部位を早期に特定することができます。
「Act」の部分では、Thinkで立案した課題解決の仮説を基に制御システムで検証を行います。HITSODAS-DSはプラントから採取したデータを用いて制御モデルチューニングを効率的に行うことを目的とした機能を備えています。
