新日鐵住金株式会社 製鉄現場のビッグデータ解析設備の微小な信号を診断し隠れた故障予兆を事前に検知

内部温度が2,000℃にも達する高炉や転炉、赤く焼けた何十トンもの鋼が高速で走り抜ける鋳造や圧延の施設など、製鉄所の生産設備は極めて苛酷な環境のなかで稼働しています。当然、各部品は大きな負荷を受け、時として故障が発生。それは生産スケジュールや製品コストに影響を与えるだけでなく、高品質鋼板の安定供給というビジネス戦略にも影響を与えかねません。

そうした事態を未然に防ぎ、生産が遅延するリスクを最小限に減らすのが設備保全の仕事です。「しかしこれほどうまくいかない仕事もありません」と漏らすのは、新日鐵住金のものづくり基盤推進室長を務める井上学氏。「トラブルは日常茶飯事。故障はたいてい予期しないタイミングで起きてしまいます」

保全のプロとして長年設備設計やメンテナンスに携わってきた井上氏によれば、この仕事で一番難しいのは予測。「単一製品を単一工程で規則正しく作っているかぎり故障は起きにくく、また起きるにしても予測がつきやすい。しかし、近年ではさまざまな特性の鋼板を多様なプロセスで生産するようになってきており、そのため故障の予測がずっと難しくなりました。設備がどこで悲鳴をあげているのかわかりにくいのです」

これまでは経験豊富なベテラン技術者がそうした予測を担当しており、その経験知と勘は信頼に足るものでした。しかし、生産プロセスの多様化によって過去の経験があてはまらない事象が増え、予測の難易度が上がってきていたのです。井上氏は危機感を募らせます。「部品の劣化を検知する新たな方法、科学に基づき実証的に検知できるような方法が必要でした」

「科学的な方法」とはすなわち、設備の稼働データから部品の劣化を事前に検知する手法です。しかし、それを行うには膨大なデータの処理やその解析といった高度なスキルが必要とされ、現場には少々荷が重いものでした。

頭を悩ませていた井上氏の目にそのとき偶然飛び込んできたのが、ISIDと米国プレディクトロニクス社が共同で、ビッグデータ解析を用いて、製品や設備の故障を高精度に予測する「知的保全ソリューション」を提供開始するという記事。プレディクトロニクス社はアメリカ国立科学財団の産学連携プログラム（IMSセンター）からスピンオフしたベンチャー企業で、知的保全のためのデータ解析手法に広い経験とノウハウを備えています。

ものづくり基盤推進室を立ち上げ、現場力の再構築に取りかかっていた井上氏は、プレディクトロニクス社のノウハウの有効性を測るためIMSセンター主催の事例発表会に参加します。そこにはシンシナティ大学、ミシガン大学、ミズーリ大学といった米国著名大学の研究者や、ボーイング、GE、GM、フォード、P&Gなど名だたる米企業の保全技術者が集まっていました。「まさに侃々諤々、その白熱の議論に衝撃を受けました」と井上氏は話します。「知っているノウハウを包み隠さず出し合い、みんなで知恵を絞ってこの分野の技術を高めていこうという気概にあふれていました」

帰国した井上氏はさっそくISIDと契約を交わし、古巣の製鉄所で知的保全ソリューションを試すことに決めます。