エンジニアのための熱技術情報誌

熱技術NEWS
ニュース

August2020
Vol.

89

IoTによる次世代デジタル工業炉

遠隔監視とデータ解析、新しい設備保守の形。
エコムは関西電力 ( 株 ) と ( 株 ) オプテージと共同で、IoT を活用した見える化により工業炉の予防保全と省エネルギー化をサポートする「工業炉最適運用サービス」をリリースしています。
今回の熱技術ニュースは、エコムと関西電力が共同執筆し、一般社団法人日本エレクトロヒー
トセンターが発行する機関誌「エレクトロヒート」に寄稿され掲載された内容を熱技術ニュース特集号としてまとめました。最適運用サービスの概要および導入効果を解説するとともに、最適運用サービスにおける今後の展望についても紹介します。

夏休み特集号SPECIAL

IoT 技術を実装したデジタル工業炉の実現
Author星山渡邊

亘 剛 （ほしやま のぶよし）関西電力株式会社 営業本部 法人営業部門エンジニアリンググループ
隆 （わたなべたかし）株式会社エコム 関西支店長

はじめに製造工程の中には、製品の加熱処理や乾燥を行う工業炉という設備がある。業種としては、鉄鋼や金属の他にも、化学、印刷、食品等といった幅広い分野で使用されている。大半の工業炉は、センシングによる加熱処理のデータ化が十分に行われていないため、技術者の知見やノウハウによって運用・管理されている。一方で、技術者の高齢化が進んでいることから、知見やノウハウの技術伝承が大きな経営課題となっている。また、工業炉の運転にはトラブルが付きものだが、修理対応のような事後保全となっているケースが多い。そのため、トラブルを予測し予兆保全を行うことで、可能な限りトラブルを発生させないようにした
いというニーズが高まっている。さらに、省エネルギー活動の対象が工業炉にまで及んでいる企業も増加しているが、稼働に関わる数値データを十分に抽出できていないため、省エネルギーの効果が定量化できていない。
以上を踏まえ、現在の製造現場には主に 3 つの課題があると考える。

（1）技術者の高齢化・ノウハウの暗黙知化による技術伝承の難化（2）設備トラブルの事後保全による生産の緊急停止と修繕費用の増加（3）設備の性能検証が困難、運用改善の限界
関西電力とエコムはこれら 3 つの課題の解決のためには、工業炉のセンシングによる勘と経験のデータ化、デジタル転換が必要と考えた。本稿では、これらの課題解決のために開発した最適運用サービスにおけるガスバーナを用いる燃焼設備への対応について解説する。

最適運用サービスの概要
最適運用サービスとは、当社で設置する IoT デバイスにより測定した、工業炉における火炎検出器、空気比、炉内温度や排ガス温度等の燃焼状態に関するデータをクラウドにて蓄積し、新たに開発した見える化システムにデータを連携させることで、工業炉の最適運用をサポートするものである。
最適運用サービス開始の際には、お客さまの工業炉における「カルテ」を作成することで、炉の基礎情報となる健全性を把握するとともに、最適な運用コンサルと計画的な設備改修を提案する。カルテは工業炉の運転状態を数値で表現するため、職人の感覚的な管理（暗黙知）が数値というデジタルな形式知に置き換わる。これにより、（1）技術者の高齢化・ノウハウの暗黙知化による技術伝承の難化を解決できる。
また、最適運用サービスでは、工業炉の稼働状況をタブレットから確認できる見える化システムを導入しており、場所を問わずリアルタイムで運転状態を把握することができる。その中で、トラブルに関わるデータに対してあらかじめ閾値を設けておき、それを超えた際に警報メールを自動発信するシステムを実装している。このシステムを用いることで、（2）設備トラブルの事後保全による生産停止と突発的な修繕費用の増加の解決を図る。波及効果として、データに基づいたメンテナンス計画を立てることができるため、場合によってはメンテナンス周期の適正化によるメンテナンスコストの削減にも繋げることができる。
さらに、過去に当社やエコムが実施してきた省エネルギー提案の経験を基に、測定したデータを活用して空気比改善、排熱回収、昇温時間の短縮等といった最適運用提案の余地を見定めたうえで、定期コンサルの実施により、（3）設備の性能検証が困難、運用改善の限界を解決する。
オプションメニューとして、全国で 500 社以上のメンテナンス実績のあるエコムによる定期保守点検サービスに加え、国内で同様のサービスでは初となる「ウェアラブルカメラを活用した遠隔保守支援サービス」を追加することができる。
最適運用サービスは、IoT デバイスの設置工事、見える化システムの提供、カルテ作成、定期コンサル、その他オプションメニューを月額でお支払いいただくサブスクリプションサービスを採用している。ここで記載した IoT デバイスとはデータロガーや通信装置を示しており、必要に応じてガス流量計等のその他センサーを別途設置する。これらの設置工事は全てエコムがワンストップで対応できる。サービス期間は、原則 3 年以上と設定している。

クラウド
IoTプラットフォーム

定期レポート配信※ネットワーク回線・プラットフォームはオプテージ（関西電力グループ）のもの、サーバ等環境はマイクロソフトのものを使用しセキュリティ対策は万全です最適運用サービスの導入事例
最適運用サービスの主要メニューである、「カルテ」「見える化システム」「定期コンサル」について、創出したメリットを紹介する。
事例

フレーム電圧の傾向監視による予兆保全

フレーム電圧の傾向監視イメージ

フレーム電圧とは、火炎検出器が火炎の状態をチェックし、電気信号値である。フレーム電圧が低下すると、安全制御が働くことで、燃焼ガスの遮断弁を閉止する。本来は、失火時のガス供給を遮断するための安全制御であるが、機器のトラブルが原因で燃焼状態が安定していたとしても失火に繋がってしまうケースがあフレーム電圧信号に変換したバーナコントローラ（プロテクトリレー）に送る対策により値が改善値が減少傾向る。そのため、見える化システムによるフレーム電圧に設けた閾

経過時間

で、予兆保全を実現することができる。

点火時間の傾向監視による予兆保全
点火信号 ON

点火時間とは、制御回路より点火信号を出してから火炎検出器が火炎を確認（着火）するまでの時間をいう。バー

フレーム電圧

ナコントローラ（プロテクトリレー）によって点火時間の限界値が定められており、超過すると不着火と判断し、点火時間の限界値

正常時

経過時間

異常時

点火信号 ON からフレーム電圧の立上がり（着火）に正常時より時間を要している。

点火時間の傾向監視イメージ事例

安全制御が働くことで燃焼ガスの遮断弁を閉止する。こちらにおいても、先程と同様に機器のトラブルが原因で失火に繋がってしまうケースがあるため、見える化シス
テムにより設けた閾値に基づいて傾向監視を行い、事前に失火を予測し対策することで、予兆保全を実現することができる。

昇温時間の短縮による省エネルギー

2,500

燃焼空気流量がアンバランスとなり空気比が悪くなるだけでな
く、空気流量が過大となり炉昇温時間が遅くなる要因となる。
そこで、データ分析によりこの不具合の原因究明をしたところ、

空気流量 [m3/h]

空気流量の推移を整理すると、最大燃焼時（制御出力値 100%）に比例制御から逸脱することを発見した。これは、ガス流量とガス流量と燃焼空気流量の推移

3,000

定期コンサルに向けたデータ分析の中で、ガス流量および燃焼燃焼空気流量が要求量以上となっているタイミングがあること比例制御から逸脱している。

2,000
1,500
1,000

ガス流量と燃焼空気流量は比例制御となっている。

5000がわかった。

2040

このことから、温度調節計における制御出力値を上記のデータに基づいて適正値に設定した。その結果、炉内に製品が無い状

炉内温度 [℃]

製品を入れた状態では 30 分間以上の短縮となることを確認し

120

140

昇温時間の短縮

1,100

き、ガス流量としては 9.6 m3N（約 20％）の削減となった。また、炉内に製品を入れた状態で昇温テストを行ったところ、炉内に

60
80
100
ガス流量 [m3/h]
昇温時の炉内温度推移

態での 1 バッチ当たりの昇温時間を約 6 分間短縮することがでた。

安全装置の作動により失火

消炎検出値値に基づいて傾向監視を行い、事前に失火を予測し対策すること

事例

設定値
（閾値）

9007005003000510

制御出力値

変更前

制御出力値

変更後

15通過時間 [ 分 ]

2025

事例

メンテナンス周期の適正化

バーナー 12 本設置している工業炉を保有されているお客さまへの定期コンサルに向けたデータ分析の中で、一部のバーナーにおいて炉内昇温時の最大ガス使用量が減少していることから偏りが発生していることがわかった。最大ガス使用量の減少は、合計燃焼量の低下を意味し、炉内の昇温時間が長くなる。エコムによるバーナー分解点検にてこの原因を発見して改善を行ったところ、一部のバーナーノズルが焼損していたため、焼損の激しい箇所については交換を実施した後、各バーナーでガス流量の調整を行った。その結果、各バーナーでの最大ガス使用量の偏りが改善されたことで、1 バッチ当たりの昇温時間を約 1 時間短縮することができた。また、最大ガス使用量の傾向に基づいてタイムリーかつ必要最低限のメンテナンス計画を立てることが可能となった。
昇温時の炉内温度推移

#1-2
#2-2

#1-3
#2-3

#1-4
#2-4

#1-5
#2-5

3000

3000

3000

1:

2:

2:

3:

3:

4:

2018/1100

2018/5

点検後

1:2017/11

#1-1
#2-1

点検前

30

2017/5

昇温時間の短縮

0:

ガス使用量の偏り改善
炉内温度 [℃]

5.5
5.0
4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0

800
750
700
650
600
550
500
450
40000

[m3/h]

0:

各バーナの最大ガス使用量の推移#1-6#2-6経過時間

点火タイマー時間の適正化

バーナー 8 本設置している工業炉での事例を記載する。その工業炉は、2 本毎の計 4 ゾーンに分けて制御しており、各ゾーン毎に着火後メイン燃焼に移行するタイマーリレーが設けられていた。
最適運用サービスの中でカルテを作成した際、3 ゾーンのタイマー時間だけがその他ゾーンより長く設定されていた。オプションである分解点検および燃焼調整を行った際、問題なく着火したためタイマー時間は既存のままとしたが、後日見える化システムにて 3 ゾーンのみ失火が発生することを確認した。

ガス流量 [m3/h]

事例6フレーム電圧 [v]

失火時のガス使用量およびフレーム電圧

412312日時

45634562-2

3-1

4203210
1-1

1-2

2-1

3-2

4-1

4-2

トラブル対応として現場出動し原因究明を実施したところ、着火するもののメイン燃焼に移行する際に吹き消えてしまっていることが判明した。そのため、3 ゾーンのタイマー時間をその他ゾーンと同様に設定したところ、失火を解消することができた。この事例のように、カルテを用いることでトラブル時の原因究明、対策をスピーディーに行うことができると考えている。

おわりに
IoT 技術は日進月歩で進化しており、様々なツールが開発されている。その一方で、工業炉に関しては、まだまだ技術者の知見やノウハウに依存してしまっている。その理由としては、工業炉に IoT 技術を実装した上で、どのように活かすかというところまで確立できていなかったためであると考えている。最適運用サービスは、技術者の知見やノウハウを組み込み、データの運用方法であるアルゴリズムまで構築した点が、大きな特徴と言える。また、今後も最適運用サービスを展開していく中で、クラウドに蓄積されたビッグデータを活用しアルゴリズムの更なるブラッシュアップを図っていく。将来の展望としては、工業炉の IoT 技術の実装がデフォルトとなった際、機器側の自動制御まで組み込むことで、不具合ゼロの工業炉の実現に挑戦していきたい。

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