安全衛生

PI Systemは、労働災害(職業上の事故や負傷)を防止するためのリアルタイムデータを提供します。復旧と回復のためのコストを削減し、財務と周辺環境へ与えるダメージを最小化します。

Shell International社は、PI Systemのデータを使用して、必須である安全性テストの頻度を50%削減しました。

安全衛生のためにデータができること

データ監視と予測データ分析により、安全でない状態を特定し、従業員、インフラストラクチャ、業務を保護するのに役立ちます。

  • リアルタイムデータにより、即座に処理を実行できます。

    リアルタイムのデータを使用して、現場のオペレーターやエンジニアを支援します。インシデントを予測し、是正措置を講じます。運転停止の判断を下したり、怪我を防ぐため、危険な場所への立ち入りを物理的に制限します。

  • 履歴データにより、予測分析が可能になります。

    リアルタイムおよび履歴データをオフサイトに送信して、予測分析を行います。安全性を脅かすようなイベントにつながるパフォーマンスの偏差を明らかにし、安全性を高めるための手順の改善方法を特定します。

安全衛生の分野におけるPI Systemの優位性

カタールでの安全衛生事故の防止

安全衛生上のインシデントの防止

危険な環境下でのデータを自動的に収集し、従業員が危険な状態にさらされている状況をリアルタイムで監視します。

Qatar Power社は、高温・高湿度環境下での作業員の安全性を向上させ、3,452日間(420万労働時間)もの間、LTA(ロスタイムアクシデント)の発生を回避しています。

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海上プラットフォームまたは海上掘削リグ

作業環境の安全性の向上

危険な環境でオペレータの視界を向上させるために、危険区域検出システムを開発します。データを使用して業務上のリスクを特定し、それを制御化に置きます。このシステムにより、直ちに状況を認識し、緊急事態を特定し、迅速に対応できるようにします。

Rolloos社は、Edge Data Storeを使用して、CCTV技術を包括的な危険区域検出システムに取り込みました。

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原子力発電所

ダウンタイムと運用コストの削減

履歴データを使用して高度なパターン認識を行うことにより、異常をリアルタイムで特定します。エンジニアが対応する時間を確保し、致命的なインシデントや運転停止を回避することを可能とします。また、迅速な対応が可能な人に自動的に通知することで、緊急時の対応を改善します。

Exelon社は、リモートデータ監視を使用することにより、手動でデータを収集する際の放射線被曝の可能性を低減しました。

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インシデント対応および予防

  • 重要な制御システムからのデータ収集

    PI InterfacesとPI Connectorsを使用して、重要なアセットおよび制御システムからリアルタイムデータを自動的にストリーミングします。また、危険な場所や有害な場所での手動によるデータ収集を回避します。

  • データの保存と強化

    高度な分析用の時系列データを準備します。ノイズを除去し、欠落しているデータを補間し、さまざまな時間間隔を正規化します。PI Systemは、オンサイトオペレータ、オフサイトマネージャー、アナリストのために、単一で一元管理された真実のデータを提供します。

  • 複雑な環境のモデル化

    Asset Frameworkを使用して複雑な運用環境をモデル化し、データストリームにコンテキストを付与します。オペレータに視覚的な情報表示を迅速に提供し、彼らがさらに掘り下げてより詳細な情報を検討させることが出来ます。履歴データとPI Analyticsを活用して、動作条件の正常な範囲を予測します。

  • 重要なイベントの監視

    Event Framesを使用して、関連する運用情報のクエリ可能なデータベースを構築し、クエリを実行します。また、ベンチマークとバッチトラッキングを開発することもできます。PI Analyticsを使用して、全体的な放射線被曝や、熱や湿度によるストレスなどの環境条件を監視します。

  • 洞察力の開発

    オペレーションデータをフォーマットして、PI Integratorで予測分析アプリケーションに簡単に統合できるようにします。気象データや地図などの、複数のタイプのデータと情報を組み合わせて、状況認識を改善します。これにより、根本原因を調査し、新しい安全対策を実施することが出来ます。

  • 行動

    通知機能を用いて状況の悪化を現場のオペレータに警告し、予防保全を実施、操作を調整します。システム停止を回避し、ダウンタイムを削減して、収益源を保護します。

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鉄道用のリアルタイムアセット監視システム

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有害な藻類の発生予測分析

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