プラントや工場に適した
データ活用プラットフォーム
dataPARC は、製造プロセスを最適化するためのソリューションです。プロセス データ分析および可視化ツールを使用して、効率、生産性、持続可能性、設備の信頼性を向上させます。
製造オペレーション管理ツール
工場のデジタル化と最適化ソリューション
データ収集
プラント内様々なソースからデータを収集し、高速に取得できるよう最適なデータ形式でデータを保存します。
統合化
プラントデータを統合し、単一の信頼できる情報源を確立します。
分析
根本原因分析しプロセスを最適化します。
実行
リアルタイム監視、グラフィック、アラーム、レポート機能により、最適な操業条件を維持します。
プロセス表示
KPIダッシュボード
SPCチャート
高度なトレンド機能
予測モデル
レポート作成
スマートアラーム
ダウンタイム追跡
手入力データ
生産管理ツール
汎用性の高いプロセス管理ツール
dataPARCのリアルタイムプロセス情報管理ツールを使用して、工場現場および企業全体でデータに基づく意思決定が可能になります。
- データの統合化によるデータの活用化。
- データに基づく意思決定によるより良い決断が可能に。
- プロセス最適化によるコスト削減と品質向上。
- 予知保全やスマートアラームによるダウンタイムの削減。
- トラブルの根本原因の特定によるプロセス改善。
IT/OTデータの統合化
信頼できる情報源を確立
PARCview は信頼できる単一の情報源を提供します。 ERP、MES、品質システムなどの機械や製造システムからの異種データを集約し、継続的な改善を推進します。
- あらゆるソースからのデータを統合します。
- 世界中の施設からデータを集約します。
- 異種データを単一のトレンド、ダッシュボードまたはレポートに結合します。
- XML、SQL、Web サービス、OPCHDA 等を対応します。
- 既存のヒストリアンを活用: OSIsoft PI、IP.21、Honeywell、GE、Aveva 等。
根本原因をより早く見つける
根本原因分析および傾向分析ツールを使用し、操業効率向上させます。
トラブルシューティング
プラントの問題点をどれくらい早く診断できますか? dataPARC のデータ視覚化ツールを使用すると、顧客のボイラー効率の問題の原因を特定するのにわずか 4 分しかかかりません。
プロセス表示
制御室からプロセスを最適化します。 プロセスディスプレイを使用して、減圧弁の問題を特定する方法をご覧ください。
アセット管理
dataPARCの高度な分析ツールを使用して予測蒸気流量モデルを構築し、蒸気流量計が停止している間にプロセスの可視性を向上させる方法をご覧ください。
25年以上にわたって実用的分析ソリューションに貢献
ラボにいる人だけがラボデータベースを使用し、エンジニアリング部門だけがプロセス情報を使用するのではなく、すべてが一元化されました。運用部門、エンジニアリング部門、およびマネージャーが、すべての情報を使用できます。
Ryan Sullivan
Production Engineer
dataPARCへの投資により、現在収集しているデータを使用しながら、システムの最適化に集中できるようになりました。
Tyler Fedun
Director IT Operations
当社は社内で最大の施設の最適化を計画していましたが、dataPARCによりラボとプロセスの両方のデータを重ね合わせることができたので、知覚の障壁を取り除き、データに基づいて意思決定することができました。
Stan Case
Plant Manager
誰でも使える分析ツール
dataPARCは工場現場から経営層まで使いやすいように設計されており、プラント データを民主化するにより誰も製造プロセスの最適化に貢献できるようにします。
工場現場
データに基づく意思決定
リアルタイムで簡単にプロセスを監視。
生産技術
トラブルシューティングと最適化
より迅速な根本原因分析と予測モデル構築。
品質管理
プロセス最適化や品質改善
品質問題のトラブルシューティングと防止、無駄を最小限化。
IT
社内のデータ統合化
異種の機械や製造システムからのデータを統合。
経営層
戦略的意思決定
経営レベルKPI、サイトレベルのプロセスおよび機器のステータスを監視します。
データサイエンティスト
高度な分析とアセット管理
組織全体の標準化、KPI、ベストプラクティスを確立します。
dataPARCソリューション
dataPARCは簡単でデータの収集と統合ができる製造分析ツールです。 ニーズを満たすあらゆるアプリケーションを構築できる高い柔軟性を持つソリューションです。
ガイドをダウンロード
ProcessBookとPI Visionの代替ツールの評価方法および現在入手可能な最高のPI Serverのデータ可視化ツールをご覧ください。
