一般財団法人 エンジニアリング協会【エンジニアリングの最新ＤXセミナー第2期】 第6回

データ共有で広がるスマート保安の未来～JEMIMAスマート保安検討WG活動（ニーズ把握から将来像検討へ）～
日本電気計測器工業会（JEMIMA）
産業計測機器・システム委員会

スマート保安検討WG
鈴木敦久 （日立ハイテクソリューションズ）
根岸雅人（東亜ディーケーケー）～ WGメンバー ～アズビル，オーバル，新川電機，東亜ディーケーケー，
日立ハイテクソリューションズ，富士電機，横河電機，理研計器 （五十音順）
2023年1月17日

本日の内容◼ スマート保安検討WG発足の経緯
・スマート保安官民協議会
前半◼ ユーザ団体などとの意見交換◼ その他委員会などへの参画◼ データ利活用の事例
後半◼ データ共有ユースケース
◼ まとめ

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１．WG発足の経緯
JEMIMAについて
一般社団法人 日本電気計測器工業会（JEMIMA：Japan Electric Measuring Instruments Manufacturers' Association）は，電気計測器業界を代表する唯一の法人団体です。

電気計測器は，研究・開発，設計，製造のイノベーションを支援する「産業のマザーツール」として，あらゆる産業を支えています。
JEMIMAは，電気計測器に関する調査研究，普及啓発，国際協力などを通じて，我が国の電気計測器および関連産業の発展に寄与できるよう，様々な活動を展開しています。

ー理 念
JEMIMAは，電気計測器という『産業のマザーツール』を提供する企業の集まりとして，産業全般を支えると同時に，「会員企業からの期待」，「会員企業のお客様からの期待」，「社会からの期待」に応える工業会を目指します。
ー ビジョン（１） 「計測・制御の総合的」な工業会になる（２）国際的活動を強化し，世界的な知名度を持つ工業会になる（３）関連機関との連携を強化し，計測・制御を主体とする情報収集・発信の核となる工業会になるー 中期重点目標（１） 工業会活動の「グローバル」対応の推進（２） 「連携」強化による工業会活動の拡大（３）会員満足のさらなる向上

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１．WG発足の経緯
METI 「令和2年6月 スマート保安官民協議会設置」◼ 業界団体：電気事業連合会，石油連盟，日本メンテナンス工業会，エンジニアリング協会，
日本電気計測器工業会，日本鉄鋼連盟，日本ガス協会，石油化学工業協会，日本化学工業協会◼ 保安関連団体：高圧ガス保安協会，電気保安協会

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１．WG発足の経緯◼ 2020年6月：経済産業省（METI） スマート保安官民協議会⚫ METIからの依頼を受け，JEMIMAとして参加。
官民協議会発足時に期待表明をおこなう。
⚫ 翌7月，高圧ガス保安部会発足。

◼ 2020年8月：METI高圧ガス保安室との意見交換⚫ 定修時の負担を減らす手法について話し，ユーザー団体との意見交換の提案を受けた。

◼ 2020年10月：ユーザー団体意見交換会⚫ METI立会いの下，日本化学工業協会，石油化学工業協会，石油連盟と意見交換。
⚫ 回転機の異常振動による故障や，配管の腐食などの課題が示され，またこのような問題を解決するための新技術への期待する，との期待も確認できた。

◼ 2020年12月：スマート保安検討WG発足⚫ スマート保安は大きな課題であると認識し，WGを新たに設置。
⚫ ユーザ団体や関係官庁との意見交換を実施し，得た知見をもとにスマート保安のあるべき姿を描き，行政などへの提言を行う。

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２．ユーザ団体などとの意見交換会
日本化学工業協会，石油化学工業協会，石油連盟◼ 経済産業省産業保安グループ高圧ガス保安室立会いのもと，2回実施した。
⚫ 腐食検知：配管の場合，観測可能な外面や内面はドローンなどの取り組みがある。保温材で覆われている配管外面が最も困難。怪しい所を剥がすが当たり外れがあり，さらに足場を組むので高コストかつ危険作業。
ダイレクトに腐食測定したい。
⚫ 振動検知：熟練者が聴診器で音を聴き，経験で交換時期を決めているが，それを代替できる手段までは出来ていない。
振動データがあっても，判断は人。
⚫ CBM：高圧ガス施設の毎年点検でも，溶接周りなど高リスクと思う箇所のみで，最低限の安全確保。
劣化や故障をより精緻に特定し，余寿命推定したい。
⚫ 省人化・省力化：AIとロボットを活用し熟練者無しでの運営が理想だが，熟練者なしでAIで全てできるようになるとは思えない。運転中にAIが外観検査などを行い判断し，定修時に責任者のみ配置してメンテナンス作業のロボット化など可能になるかもしれない。AIの解析と人間の検証の繰り返しで，信頼性を高めていく必要がある。人材育成にも役立つ。

◼ 日化協様単独での意見交換会も実施。

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２．ユーザ団体などとの意見交換会
日本メンテナンス工業会◼ 静機器の腐食検知：⚫ 外面腐食は水分の溜まる箇所。ラックの梁に乗っている部分は配管を持ち上げ，保温材内部に水分が溜まるので，一部保温材をはがして測る。高所作業は足場が必要で，ドローンで代替したい。地中配管は掘り起こすので最も大変。
⚫ 定修間隔が長いと，工事量も多くなり作業計画が大変。ノウハウが引き継げない。
⚫ 予見していない部分の腐食が発生し，急に補修が必要になることが負担になる。
⚫ 面で測れればよい。超音波厚み計は点でしか測れず，たとえば配管の円周は8カ所，長手方向では100 mで1～2カ所。
⚫ 設計時と条件が変わることがあり，内面腐食箇所を特定するのが難しくなる。
⚫ 温度が高い（200～300℃）と腐食は激しいので，運転中の高温下でも検査したい。

◼ 動機器の振動検知⚫ 個社でのデータ（振動，流量，流速，電流等）収集は困難。データ共有でサンプル数が増えれば，色々なことができるようになり，メンテナンス業界はさらに進歩すると考える。
⚫ 数万ヘルツレベルがわかる高密度サンプリング周波数でFFTデータ化できれば，ベテラン保全員の異常判別が再現できるかも。
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２．ユーザ団体などとの意見交換会
日本メンテナンス工業会（続き）◼ 動機器の振動検知：⚫ 1rpm以下など低回転機械では検知自体出来ない。
⚫ 教師データになる故障時の振動データが少ない。通常時データだけでは，故障の種類の特定はまだまだ難しい。
かつ，来月の定期点検をスキップできるか，などの深刻度の判定も難しい。

◼ 5Gを活用した現場データのリアルタイム連携について⚫ 現場のリアルタイム情報入手で5Gのデータ量は魅力的。前提となる無線センサのニーズは非常に高い。

◼ 防爆エリアでのスマホ（タブレット）の使用について⚫ 石油石化プラントでは，現状は運転中にスマホ持ち込みはできない。定修時のみ現場にローカルWi-Fiを設置する。
スマートグラスのリアルタイム操作画面はデータ量が多く4G，LTEではだめ。法律的な面でも進展を期待する。

◼ AIについて⚫ AI導入に教師データを選ぶ際は注意が必要。誤った結果を生成するのではないかと不安がある。
モデルがおらずAIでなぜかできてしまう，も不安。
⚫ 人が音を聴いてする機械故障の判断をAIで再現する，はありうる。
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３．その他委員会などへの参画「新技術の導入等を踏まえたボイラー等に係る検査の在り方検討事業」◼ 厚生労働省委託事業：電力中央研究所，青山学院大学理工学部，東京大学生産技術研究所，東京電機大学，東京農工大学，ENEOS，住友化学，AGC，日本プラントメンテナンス協会，JEMIMAスマート保安検討WG⚫ 目的：（前段省略）。。。
ボイラー等の開放検査周期を12 年を超える期間とする上でCBM や自主検査の導入について，必要となる新技術その他の要件を検討するとともに，新技術を活用した遠隔等による検査の手法について検討することを目的として，本委員会を設置する。
⚫ 新技術の動向実地調査に関し，JEMIMAに協力依頼され，対応した。
１ 肉厚（連続モニタリング，端子（接触（高温対応）／非接触）），亀裂等損傷（表面，内部），腐食・摩耗（運転中モニタリング（例：溶出イオン測定，腐食環境モニタリング，etc. …）），ボイラー水質等を計測する技術２ 得られた画像や数値データ（例：運転圧力，運転温度，etc. …）を解析するAI技術等
３ ボイラー及び圧力容器の異常予兆診断等に関する技術
４ 計測機器やセンサーが正常作動していることを確認する技術
５ 遠隔監視，遠隔操作に関する技術（例：機器の信頼性，通信の信頼性，停電時対応，etc. …）
６ ボイラー及び圧力容器の運転，メンテナンスに利用可能な新技術の動向
9３．その他委員会などへの参画
経済産業省保安課 「産業保安の国際展開に向けた研究会」◼ 東北大学（座長），東京大学，三菱ケミカル，千代田化工建設，新コスモス電機，日本電気，出光興産，山九，横河電機など，（以下オブザーバ）新エネルギー・産業技術総合開発機構，日本貿易振興機構，石油連盟，石油化学工業協会，日本化学工業協会，高圧ガス保安協会，電気事業連合会，日本メンテナンス工業会，エンジニアリング協会，
電子情報技術産業協会，日本電気計測器工業会，日本能率協会，保安力向上センター⚫ 目的：海外へのスマート保安技術の展開を進めるため「産業保安の国際展開に向けた研究会」を開催し，日本のスマート保安技術の海外展開の更なる促進の為の方策を有識者で検討する。
⚫ 2050年将来予測⚫ プラント産業：石油化学製品市場は脱炭素化に積極的な場合でも2020年の約1.5倍と増加し，石油需要も増加が予想される。一方サーキュラー・エコノミーが浸透し，化学製品需要が低減し，プラント自体の需要減となる可能性も。
⚫ デジタル・トランスフォーメショ（DX）やコミュニケーション・トランスフォーメション（CX）により，人と機械のインターフェースが進化し遠隔でのオペレーションや保守保全が加速する。設計時の仮定と実測データの相違の原因を解析すると，故障・異常予測や，生産性最大化と保全コストの最小化が実現できる。しかしデータ取得や分析の本格化どこもこれから。
過去のデータのAIによる分析が始まっている。
⚫ プラントO&M：プラントO&Mにおいて，遠隔化・無人化・自律化が進展する。
ただし，調整事項（例：無人化機械間の協調ルールの整備）が必要。
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３．その他委員会などへの参画
経済産業省製造産業局「製造業におけるデータ品質改善に関する調査」◼ NTTコミュニケーションズ，日揮ホールディングス，ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会，日本マイクロソフト株式会社，日本電気計測器工業会，野村総合研究所など⚫ 研究会を設置し，製造業を対象にデータ協調等データ駆動型モデルの実現に必要となるデータ品質の改善の課題と施策を具体化することを目指す。
分科会（WG）では，製造業での具体的なユースケースをベースに，課題を検討する。
⚫ 「プロセス産業分野のデータ利活用で保安力向上」が1テーマとなり，資料を提出した。内容については後述。

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４．データ利活用の事例「令和4年 スマート保安先進事例集」（経済産業省）◼ スマート保安分野にもDXの活用が開始され，各所で取り組みが進んでいる。

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４．データ利活用の事例「令和4年 スマート保安先進事例集」（経済産業省）（続き）

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５．データ共有ユースケース
プロセス産業分野のデータ共有による保安力向上◼ 個社レベルではDXの取り組はすでに始まっており，データも有用に利用されつつある。
◼ 問題はレアケースの事例で，こちらは個社，特に小規模の事業者，ではデータを収集することができない。
◼ 個社間の垣根を越えてデータが共有できる環境及び仕組みが出来上がれば，レアケースのデータも取得できる。
◼ 知見・経験の共有および産業界での個社を超えてのデータの「共有」が必要だと考える。

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５．データ共有ユースケース
プロセス産業分野のデータ共有による保安力向上

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５．データ共有ユースケース
プロセス産業分野のデータ共有のイメージ

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５．データ共有ユースケース
JEMIMAが「目指すもの」，データ共有の未来◼ プラントO&Mにかかわる全てのデータが，個社を超えて収集・共有され活用できる状況。
◼ 危険物の取扱も含めた重要なインフラ・産業設備は安全に維持され，持続的な安全性向上が実現。

◼ 手段として下記が実現されているものとする。
1. データ共有に関する懸念（セキュリティ，データ匿名化，秘密保持）は技術的に解決できている。
2. データ共有のインフラは中立的第3者によって適切に管理され，成果物も共有されている。
3. 重要インフラ・産業設備のライフサイクルにおける安全性向上と生産性向上が，社会の仕組みとして，適切に両立されている。
4. 安全性については，基準が設けられ社会的に適切に評価されている。向上される場合は，基準自体も適切に修正されるようになっている。
5. プラントの精緻なデジタルツインが構築され，収集された実データを利用した各種の予測も可能。
6. 安全性が低下する可能性のある事象は，安全基準内であったとしても測定・発見され，対応できるようになっている。

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５．データ共有ユースケース「ありたい姿（未来）」◼ プラントO&Mにかかわる全てのデータが，個社を超えて収集・共有され活用できる状況。
1.安全性と生産性を向上し維持する目的で，重要インフラ・製造設備に関わる以下のような各種データを収集し保持する。
製造プロセスの計測データ，保守管理履歴データ，各種インシデント情報，製造計画/実績，使用される設備/機器の設計データ・製造データなど。
2.素材製造者，製品製造者，製造設備/機器の製造者，設備維持管理事業者，製品流通を含む製品販売者，行政監督者，さらにはデータ収集と保持にかかわる中立的第3者が関係者となる。
3.様々なデータが適切な条件で計測され，記録され，その正当性や透明性が担保されている。
4.プロセス設計情報や機器設計情報など，秘密が守られるべき情報は匿名化あるいは適切にアクセス管理される。
5.データの正当性・透明性の担保，利活用の正しさは，基準を設けたうえで中立的第3者によって行われる。
6.この中立的第3者は，収集データおよびその源が重要インフラであることからも，国益という観点から国家の支援を受けている。
7.データそのもの，あるいは分析加工し得られた知見は，適切な秘密保持・データ管理契約のもと，価値提供側と受益者側で，直接あるいは中立的第3者を経由して取引が行われる。
8.提供を受けた側は，これを自身の生産性・安全性の向上に活用できる。
9.提供する側も，中立的第3者などを通じて，公的社会的に公平な評価を受けられるようになっている。

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５．データ共有ユースケース「ありたい姿（未来）」◼ 危険物の取扱も含めた重要なインフラ・産業設備は安全に維持され，持続的な安全性向上が実現。
1.収集されたデータをもとに，安全性の維持向上に関する知見経験が関係者でシェアできている。
2.これには，CBMに必要なデータ・知見・経験だけでなく，現在は個社だけでは，あるいはリアルタイム・面での収集が困難な劣化を計測する手段が確立されている。
3.デジタルツインなどの技術を活用し，余寿命予測も可能になっている。
4.その結果，すべてのインフラ・設備が適切なタイミングで適切な保守ができている。

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５．データ共有ユースケース◼ 中立的第3者を介してステークホルダー（使用者および製造者）で個社を超えてデータ共有する未来。
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使用者⚫

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製造者

運転データ（圧力，温度，液面，流量，電力量，etc）
操作データ（プロセスアラーム，設定変更操作，品種変更，etc）
設備状況データ（五感（目視，音，振動・温度，匂い），負荷状況，動機器の回転数・軸変動，配管の減肉量，etc）
機器の自己診断情報
保全履歴データ（故障分析，保守内容，機器の校正履歴， 保守に要した時間，etc）
設計データ（動機器/静機器の前後情報，センサの前後情報（配管の曲り，分岐，etc），測定内容情報）
使用者の判断（次の定修まで待つ，止めてでも補修）およびその結果（次の定修まで待てたのか， etc）
（動機器）突発異常発生時の運転停止までの時間，運転停止回避策と保全内容と作業工数・費用（いつまで運転を続けられるか，運用で停止を回避できるのか（例 負荷を下げる，予備機を立ち上げる，運転継続しながらの保守で対応する），どこをどのような保守をすればよいか， 停止からどれかくらい（平均時間）で復旧できるか）（動機器）定期点検計画時の最適保全周期と保全内容と作業工数・費用（いつ，どこをどのような保守をすればよいか）（静機器）余寿命と保全内容と作業工数・費用（あとどのくらいもつか，どのような保守をすればよいか，停止からどれかくらい（平均時間）で復旧できるか）（電気計装機器）生産品の品質許容範囲に影響があるような機器精度逸脱の恐れがあることの警告（どの程度の精度の逸脱がどのくらいの時間発生すると生産品の品質許容範囲を逸脱してしまうのか）（電気計装機器）定期点検時の最適校正周期・内容（いつ，どこをどのような校正をすればよいか）および修理作業工数・費用⚫
⚫

設計情報（仕様，取扱マニュアル，保守マニュアル， 設計図面）
動機器，電気計装機器の信頼性設計データ⚫
⚫
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設計改良情報動機器，電気計装機器の信頼性フィールド実績データ
計画的な新品・予備品・消耗品の受注

解決案提供者（中立的第3者）⚫
⚫

データ秘匿性セキュリティ

⚫

データ品質（データの高精度化，データ採取条件の均一化，精度の均一化，時系列合わせ，データの揺らぎ補正，etc）⚫

データ信頼性⚫

余寿命推定アリゴリズム⚫

動機器の故障部位特定アリゴリズム⚫

電気計装機器の機器精度逸脱および生産品の品質許容範囲逸脱推定
アリゴリズム20

５．データ共有ユースケース
推定と検討のポイント◼ 単一事業者のみでは必要なデータ，特に異常時データなど十分に集められないので，いろんなデータを含めた共有のデータプールがあり，利用できればメリットがある。
◼ プロセスデータのみならず運転・保守データ，ベンダーの機器設計データなど色々なデータを集積すれば，様々な分析も可能になる。平均値的なものだけでも役に立つのではないか。
◼ 測定器は壊れたら交換すればいいが，回転機やバルブは簡単に変えられない。よって診断が重要。
◼ 予知保全用のセンサ後付けのデータはあるが，取り付けてある装置自身のデータや使用状況データが集まっていない。紐づけて集められるとよい。

◼ 装置などは，部品レベルで異常が分からないと保守保全計画が立てられない。
◼ 異常が検知されたとして，対応（次の定修まで待つ，止めてでも補修）は経験・人の判断。このような判断は集められるのだろうか？
◼ 余寿命の計算がビッグデータで正確に解決できるか？ あるいは余寿命がわかる技術を検討するべきか？
◼ 保全個所の判断がビッグデータで正確に解決できるか？あるいは保全個所の特定でより精密な診断が必要か？
◼ 今はTBMからCBMへの転換において，「早期に異常を見つけます」というレベルだが，集めたデータを分析し，「組み合わせたデータの流れに従い計画立てて作業すると定修期間が〇〇のように短くなる」となればよい。

◼ 「動機器」と「静機器」それぞれで，「突発故障がない」「定修時のポイントがわかる」の組み合わせ４つ，さらに「計装機器の21Device Health」の計5種を考えてみている。

５．まとめ◼ 「目指すもの」「ありたい姿」の実現のために•

JEMIMAだけでは解決できる課題ではない。

•保安知識だけでなく，データ共有と利活用に対する産業界の理解が必要。

•場づくりとして，産官学の協調も必須。

◼ プロセス産業分野においては「個社を超えたデータ共有による保安力向上」が，検討すべき課題のひとつである。現在そのユースケースを検討している。
◼ データ共有はJEMIMAの描く「ありたい姿」を実現するための要素である。プロセス産業分野においては教師データになる故障時のデータが少ないためデータ共有が実現できれば保安力向上のメリットは大きい。
◼ 「データ共有」はこれから重要キーワードになります。事例として，差圧伝送器の接液ダイアフラムの材質の決定権はユーザにあって，それは，プロセス流体のデータの詳細はベンダーに開示されないためである。このようにプロセス産業界においては，データが個社の枠組を超えて共有されることが極めて難しく，単なるデータ利活用ではなく，個社を超えて「共有」することがポイントである。
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一般財団法人 エンジニアリング協会【エンジニアリングの最新ＤXセミナー第2期】 第6回

ご清聴ありがとうございました23