製造 / 鉄鋼
ポスコ：製鉄設備の異常警報
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業務課題
製鉄所は高温の熱気と複雑な設備の構造のために、目で確かめにくい細かな異常の兆しがあった。加熱炉は内部の温度が非常に高く、作業者が近づいてバルブがうまく動いているかを見るのが難しかった。油のタンクの細かな漏れも、作業者がすぐに気づきにくかった。
使った技術とデータ
浦項製鉄所EIC技術部の現場のエンジニアが予知保全の論理を自ら開発した。第3高炉の炉体設備の羽口には、電磁流量計と温度のデータをリアルタイムで分析し、異常な数値が一定の時間続くとただちに警報を鳴らす論理を作った。加熱炉では、バルブが開く度合いと実際に流れるガスの量を比べてグラフで見せる。グラフの傾きが普段と違えば、バルブの中の部品が壊れたのか空気が足りないのかをすぐに察して修理する。油のタンクはシフトレジスタの技術で24時間自動で監視する。前日より油の量が異常に減ると、システムがただちに感知し、エンジニアが現場の点検に出る。
成果
浦項製鉄所は、発表の時点で昨年5月に二度のセンサーの警報だけで潜在する障害の要因を早期に見つけ、整備を実施したと述べた。加熱炉のバルブの監視では、安全と作業の効率を同時につかんだという評価を受けた。開発を担ったEIC技術部の関係者は、複雑な現場のデータを誰でも理解しやすいグラフと警報の体系に変えたことが要だと語った。同社は、自社で開発したスマート整備の論理を他の設備にも広げ続け、予防整備の文化を広めていく計画だとした。
限界と残る課題
会社はAIを基にしていると紹介するが、原文に記された論理は、異常な数値の継続の時間、開度に対するガス量の比較、前日に対する減少の検知として説明される。学習のモデルがどんな役割をしたのかは確かめられない。
出典
- 보도자료 - PRESS - 포스코 미디어센터posco.com, 確認
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。