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工場データ解析(P&ID)

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初めに

こんにちは。今日たまたまP&IDに関して調べものをしていたので、その内容をQiitaに書き留めたいと思います。初めての投稿なのでお手柔らかに。。。

P&IDとはなんぞや?

P&IDって中々メーカー系の人じゃないと聞きなれないワードですよね。僕自身も存在自体は知っていましたが、この設計図がP&IDと呼ばれていると知ったのはここ最近です。

P&IDとは、Piping & Instrumentation Diagramの略で、日本語では配管計装図と呼ばれるものです。主に化学プラントや発電所などの設計や運用において使用され、配管、機器、計装機器、制御システムなどの接続や相互作用などを専門的な記号を用いて詳細に示した図面です。似たようなものにプロセスフロー図がありますが、あちらはプロセスの基本設計に用いるため大まかな機器の情報とそのフローのみを載せているのに対して、P&IDではすべての機器の情報を載せます。
Flow-chart-of-the-Tennessee-Eastman-process.png

P&IDを解析する理由

LLMにP&IDのデータを参照させながら回答させたいと思うことが最近多いからです。

工場で勤めていると、必ずと言っていいほどなにか設備トラブルが起きます。頻繁に起こる設備トラブルであれば、過去の設備保全履歴を参照しながらメンテナンスに向かえばいいですが、いわゆる突発トラブルとなるとそうはいきません。そんな時には各工場一人はいる仙人みたいなベテラン保全マンが現場に行って、長年の経験と勘を頼りに異常個所を直してくれるのですが、ではなぜベテラン仙人マンは今までに起きたことのない設備トラブルをいとも簡単に直せるのでしょうか?
色々原因は考えられますが、そのうちの一つは工場の設備情報が頭の中に入っているからだと思っています。大体の仙人保全マンは、設備についているネジ一本の材質まで覚えているんです。壊れた設備に関して、どんな素材を使っていて、どんな原料が流れていて、どの個所に圧力がかかりやすくて、どこが壊れやすいのか、つまりP&IDに含まれているような内容が頭の中にあって、そこから故障原因を予想しているわけです。

工場の故障履歴解析といえば、最近はベクトルDBを使ったRAGを使って回答させるのが主流であり、自分自身も色々試してみてある程度の手ごたえをつかんではいるものの、やはり突発トラブルでは上記のような構築では何の役にも立ちません。そこで色々調べて出てきたのがP&IDとグラフDBです。

次回、pyDEXPI使ってみた

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