プラントに数十年分の制御システム、センサー、ビジネスソフトウェアがすでに導入されている場合、CCS（炭素回収・貯留）のデジタルトランスフォーメーションは本当にどのような問題を解決するのか？
短い答えはこうだ。古い、個別のシステムを一つの稼働するチェーンに変えるのである。そのチェーンは、現場、制御室、そしてエンタープライズ層全体において、検知し、判断し、行動を起こすことができる。
CCSプラントは、ゼロから始まることは稀である。多くは長年にわたって積み重ねられたレイヤーをすでに抱えている。プラントには、アナログ計器、デジタルセンサー、PLC（プログラム可能論理制御装置）、ヒストリアン（履歴データ収集システム）、オペレーターステーション、保守ツール、ERP（企業資源計画）ソフトウェアなどが存在する可能性がある。難しいのは、さらに多くのツールを購入することではない。難しいのは、これらのレイヤーがお互いに同じ言語で話すようにすることだ。
だからこそ、ここで適用AI（実用化されたAI）が重要になるのだ。CCSにおいて、AIは飾りではない。それは実用的な自動化スタックの中に位置し、オペレーターやプランナーがすでに必要としている意思決定をサポートするために、データの処理、パターンの特定、および意思決定支援を行うものである。価値は「適合性」から生まれる。AIは、信頼性の高い制御データ、クリーンなタイムスタンプ、明確なプロセスコンテキストの上に載らなければならない。
従来の産業モデルは構造がシンプルだった。フィールドデバイスが圧力、流量、温度、液位を測定した。制御システムがローカルロジックを処理した。監視システムがオペレーターに何が起きているかを示した。ビジネスシステムが財務、計画、報告を扱った。各レイヤーにはそれぞれの役割があったが、各レイヤーは独自のデータ習慣も保持していた。
デジタルトランスフォーメーションはこの形状を変える。それは、制御、自動化、運用管理がリンクされた統合システムへとプラントを押し進める。それはすべてのシステムが同一になることを意味しない。それはインターフェースがより緊密になり、データがより使いやすくなり、あるレイヤーから次のレイヤーへの引き継ぎがより脆弱でなくなることを意味する。
CCSにおいてこれが重要なのは、プロセスが連続的かつ分散しているからである。回収、圧縮、輸送、貯留のすべてが、安定した測定と高速な応答に依存している。センサーがプロセスを見守る。アクチュエーターがそれを変更する。エッジデバイスがローカルチェックを行うことができる。制御室がプラントを監督する。エンタープライズシステムが保守、計画、コンプライアンス業務を追跡する。現代のデジタル設計は、これらすべてを尊重しなければならない。
スタックについて考えるための有用な方法は、レイヤーに分けることである。
フィールドレイヤーでは、プラントはセンサーおよび設備から生信号を集める。そのデータのいくつかは、4〜20mAループや0〜10V信号のような古いアナログチャネルを通じてまだ届いている。他の一部は、デジタル計器、フィールドバス、またはIoTプロトコルを通じて到着する。これらの古い方法は依然として存在するが、デジタルおよびスマートセンサーの普及は急速に進んでいる。
エッジレイヤーでは、プラントはソースに近い場所でより多くの作業を開始する。ここがローカル計算、診断、およびデータクリーニングが行われる場所である。エッジは、OPC、API、ミドルウェア、または直接データベースリンクを使用する場合がある。実際的な観点から見ると、このレイヤーはノイズの多い信号を、上位システムが使用できるデータに変換するのに役立つ。
制御室レイヤーでは、オペレーターは明確なライブ状況把握が必要である。ここで、AIは異常検出、パターン認識、アラームの仕分けをサポートできる。それは基本制御ロジックを置き換えてはならない。それはチームがより迅速に見て、より良いコンテキストで行動できるよう支援すべきである。
エンタープライズレイヤーでは、プラントはERP、計画、保守、および報告システムと接続する。ここがビジネス側が生産データを構造化された形式で見る場所である。多くの現代プロジェクトでは、統合されたERPが支配的なパターンとなっている。ベストオブブリード（分野別最適）の孤島はまだ一部の小規模組織に存在し、特に保守や検査ツールにおいてだが、そのモデルはより大きなデジタルプログラムでは衰退しつつある。
歴史が重要なのは、それが今日の設計上の圧力を説明するからである。以前の数十年間、プラントは制御、安全、火災、ガス、その他の機能のために別々のパッケージを購入することが多かった。その後、統合制御および安全システムにより、それらの多くが集約された。その後、主要プロジェクトのための大規模なバンドル型自動化パッケージが登場した。今日、次のステップは、IoTデータ、分析、クラウドシステム、およびエンタープライズワークフローを一つのチェーンで処理できる、より統合されたデジタルモデルである。
ここに適用AIが真の仕事を持つ。それはプラントデータの整合を取り、予測保全をサポートし、資産モニタリングを改善し、運用記録をビジネスシステムと接続するのに役立つ。CCSにおいて、これはコンプレッサー、ポンプ、バルブ、センサー、および貯留サイト設備を含む可能性がある。もしそれらの資産がデジタルモデルの一部でないなら、画像は不完了のままとなる。
小さな例がこれをより明確にする。
CO2圧縮トレインを想像してみよう。フィールドレイヤーは圧力と振動を捉える。エッジレイヤーは異常なドリフトをチェックし、不良読み取り値をフィルタリングする。制御室はオペレーターにライブトレンドを表示し、コンプレッサーが正常範囲外で動作し始めたら警告を出す。エンタープライズレイヤーは同じデータを保守計画および資産記録に送信する。プラントがAIを追加する場合、モデルは現在の読み取り値を過去の運転パターンと比較し、摩耗の初期兆候を早期にフラグ付けするのに役立つかもしれない。
その例は主要な教訓を示している。デジタルトランスフォーメーションは一つのプロジェクトではない。それはデータ、統合、および責任に関するリンクされた意思決定の連鎖である。作業は信号で始まり、ビジネスレコードで終わる。もし一つのレイヤーが弱ければ、残りの部分は価値を失う。
CCSプログラムにとって、最も一般的な過ちは、自動化を単一のソフトウェア購入として扱うことである。通常、それはシステム設計の問題である。チームは、フィールドレベルに残るもの、エッジに属するもの、リアルタイムで維持しなければならないもの、およびERPまたはクラウドサービスに移すべきものを決定しなければならない。また、長寿命を支えるためにどのプロトコル、データベース、ミドルウェアが十分に安定しているかを決定しなければならない。
これが、古きものと新しものが現在ほとんどのプラントで混在している理由である。レガシーデバイスは一夜にして消えない。新しいセンサーやIoTツールがその隣に到着する。ERPはより中核的になる。エッジコンピューティングが成長する。クラウドサービスは分析および高度な自動化のための余地を広げる。その後、プラントは個別のツールのセットというよりも、一つの管理されたデジタルシステムのように変化する。
EuroOp LLCはこれを一般的な適用R&Dパターンとして見ている。最も強力な産業システムは、単一の大胆な主張を中心に構築されるものではない。それらは、すでに存在するレイヤー間の有用なリンクを中心に構築される。EuroOp Insightsは、EuroOp製品の背後にあるパイプラインからの一つの適用R&Dの教訓と、一つの実践的な知見に従って、同じパターンを採用している。