産業プロセス制御

工業プロセス制御（IPC）または単にプロセス制御は、現代の製造業で使用されるシステムであり、制御理論と物理的な工業制御システムの原理を使用して、制御アルゴリズムを使用して継続的な工業生産プロセスを監視、制御、最適化します。これにより、工場で産業機械がスムーズかつ安全に稼働し、エネルギーを効率的に使用して原材料を信頼性の高い一貫性のある高品質の完成品に変換し、エネルギーの無駄と経済的コストを削減します。これは、人間による手動制御だけでは達成できないことです。^[1]

IPC では、制御理論は、フィードバック ループ、安定性分析、コントローラ設計などの概念を利用して、システム ダイナミクスを理解し、結果を予測し、所定の目的を確実に達成するための制御戦略を設計するための理論的枠組みを提供します。一方、自動化技術に基づく IPC の物理的装置は、複数のコンポーネントで構成されています。まず、センサー ネットワークがさまざまなプロセス変数 (温度、圧力など) と製品品質変数を継続的に測定します。プログラマブル ロジック コントローラ (PLC、小規模で複雑でないプロセス用) または分散制御システム (DCS、大規模または地理的に分散したプロセス用) は、送信されたこのセンサー データを分析し、一連の命令または制御アルゴリズムと呼ばれる数学モデルを使用して定義済みの設定値と比較します。次に、これらの設定値からの逸脱 (温度が設定値を超えるなど) があった場合は、バルブ (温度制御用の冷却バルブなど)、モーター、ヒーターなどのアクチュエーターを介して迅速な修正調整を行い、プロセスを目的の動作範囲に戻します。これにより、測定、比較、制御アクション、再評価の連続的な閉ループ サイクルが作成され、プロセスが設定されたパラメータ内にとどまることが保証されます。HMI (ヒューマン マシン インターフェイス) は、IPC システムの「コントロール パネル」として機能し、少数の人間のオペレーターがプロセスを監視し、調整に関する情報に基づいた決定を下すことができます。^[1] IPC は、単一のプロセス容器 (工業プロセスで材料を混合、分離、反応、または保管するための制御環境タンク) の温度とレベルの制御から、数千の制御フィードバック ループを備えた完全な化学処理プラントまで多岐にわたります。

IPC は製造会社にいくつかの重要なメリットをもたらします。主要なプロセス変数を厳密に制御することで、エネルギー使用量を削減し、無駄を最小限に抑え、ダウンタイムを短縮して、効率を最大化し、コストを削減します。変動がほとんどない、一貫性のある改善された製品品質が保証されるため、顧客を満足させ、会社の評判を高めます。潜在的な問題を早期に検出して人間のオペレーターに警告することで安全性を向上させ、事故、機器の故障、プロセスの中断、コストのかかるダウンタイムを防止します。リアルタイムで収集された膨大な量のデータの傾向と動作を分析することで、エンジニアは改善領域を特定し、制御戦略を改良し、データ駆動型アプローチを使用して生産効率を継続的に向上させることができます。^[1]

IPC は、精密な制御が重要な幅広い業界で使用されています。^[2]アプリケーションは、単一のプロセス容器の温度とレベルの制御から、数千の制御ループを備えた完全な化学処理プラントまで多岐にわたります。自動車製造では、IPC は溶接や塗装などのプロセスを細かく制御することで、一貫した品質を保証します。採掘作業は、IPC が鉱石の破砕を監視し、コンベア ベルトの速度を調整して最大の出力を実現することで最適化されます。浚渫では、IPC による吸引圧、浚渫深度、堆積物の排出速度の精密制御の恩恵を受け、効率的で持続可能な作業が保証されます。パルプおよび製紙生産では、IPC を利用して化学プロセス (例: pH や漂白剤濃度) を調整し、抄紙機の操作を自動化して紙シートの水分含有量と乾燥温度を制御し、一貫した品質を実現します。化学工場では、温度、圧力、反応速度を制御することで、化学物質の安全で効率的な製造を保証します。製油所では、原油をガソリンやその他の石油製品にスムーズに変換するために IPC を使用しています。発電所では、継続的な電力供給に必要な安定した動作条件を維持するのに役立ちます。食品や飲料の製造では、一貫した食感、安全性、品質の確保に役立ちます。製薬会社は、命を救う薬を安全かつ効果的に製造するために、これを頼りにしています。大規模な産業用プロセス制御システムの開発は、大規模で大量かつ複雑なプロセスの設計を可能にするのに役立っており、他の方法では経済的にも安全にも運用できませんでした。^[3]

工業プロセス制御の発展における歴史的な節目は、水位制御装置が灌漑や水時計の水流を調節するために使用されていた古代文明に始まりました。18 世紀の産業革命の間、蒸気機関のボイラー圧力の精密制御の必要性が高まりました。1930 年代には、PID (比例・積分・微分) コントローラなどの空気圧および電子コントローラが画期的なイノベーションとなり、現代の制御理論の基礎を築きました。20 世紀後半には、プログラマブル ロジック コントローラ (PLC) と分散制御システム (DCS) が登場し、マイクロプロセッサの出現により、より複雑な制御アルゴリズムが可能になり、IPC にさらなる革命が起こりました。

初期のプロセス制御のブレークスルーは、水制御装置の形で最も頻繁に起こりました。アレクサンドリアのクテシビオスは、紀元前3世紀に水時計の水位を調節するフロートバルブを発明したと言われています。紀元後1世紀には、アレクサンドリアのヘロンが現代のトイレで使用されている給水バルブに似た水バルブを発明しました。^[4]

その後のプロセス制御の発明には、基本的な物理学の原理が関係しました。1620年、コルネリス・ドレベルは炉内の温度を制御するためのバイメタルサーモスタットを発明しました。1681年、デニス・パパンは容器の蓋の上に重りを置くことで容器内の圧力を調節できることを発見しました。^[4] 1745年、エドモンド・リーは風車の効率を向上させるためにファンテイルを発明しました。ファンテイルは、風車の面が向かってくる風に直接向くように、大きなファンから90°離れたところに配置された小さな風車でした。

1760年代の産業革命の幕開けとともに、プロセス制御の発明は、人間の作業員を機械化されたプロセスに置き換えることを目指しました。1784年、オリバー・エバンスはバケツとスクリューコンベアを使用して稼働する水力製粉所を発明しました。ヘンリー・フォードは1910年に同じ理論を適用し、自動車生産工程における人間の介入を減らすために組立ラインを作成しました。^[4]

連続可変プロセス制御については、現在PID制御または3項制御と呼ばれている制御則が、ロシア系アメリカ人のエンジニアであるニコラス・ミノルスキーによって理論分析を用いて初めて開発されたのは1922年になってからでした。^[5]ミノルスキーはアメリカ海軍の自動操舵を研究・設計しており、操舵手の観察に基づいて分析を行いました。彼は、操舵手が現在の針路誤差だけでなく、過去の誤差や現在の変化率に基づいて船を操縦していることに注目しました。^[6]ミノルスキーはこれを数学的に処理しました。^[7] 彼の目標は安定性であり、一般制御ではなかったため、問題が大幅に簡素化されました。比例制御は小さな外乱に対しては安定性を提供しましたが、定常外乱、特に強風（定常誤差による）に対処するには不十分であり、積分項を追加する必要がありました。最終的に、安定性と制御性を改善するために微分項が追加されました。

大規模工業プラントのプロセス制御は、多くの段階を経て進化してきました。当初、制御はプロセス プラントのローカル パネルから行われていました。しかし、分散したパネルを管理するには多くの人材が必要であり、プロセスの全体像を把握できませんでした。次に当然の展開となったのは、プラントのすべての計測値を常駐の中央制御室に送信することでした。実質的には、これはすべてのローカル パネルを一元管理することであり、人員レベルが低く、プロセスの概要を把握しやすいという利点があります。多くの場合、コントローラは制御室のパネルの背後にあり、すべての自動および手動制御出力はプラントに送信されていました。ただし、中央制御の焦点は提供されるものの、各制御ループに独自のコントローラ ハードウェアがあり、プロセスのさまざまな部分を確認するためにオペレータが制御室内を頻繁に移動する必要があり、柔軟性に欠けていました。

電子プロセッサとグラフィックディスプレイの登場により、これらの個別のコントローラを、独自の制御プロセッサを備えた入出力ラックのネットワーク上でホストされるコンピュータベースのアルゴリズムに置き換えることが可能になりました。^[8]これらは工場内に分散され、制御室のグラフィックディスプレイと通信できます。分散制御システム（DCS）が誕生しました。

DCS の導入により、カスケード ループやインターロックなどのプラント制御の相互接続と再構成が容易になり、他の生産コンピュータ システムとのインターフェイスも容易になりました。高度なアラーム処理が可能になり、自動イベント ログが導入され、チャート レコーダーなどの物理的な記録が不要になり、制御ラックをネットワーク化してプラントの近くに配置して配線を減らすことができるようになり、プラントの状態と生産レベルの概要を高レベルで把握できるようになりました。

添付の図は、プロセッサとコンピュータベースの制御を使用した大規模プロセスにおける機能的な製造レベルを示す一般的なモデルです。

図を参照すると、レベル 0 には、流量センサーや温度センサー (プロセス値の読み取り値 - PV) などのフィールド デバイスや、制御バルブなどの最終制御要素 (FCE) が含まれます。レベル 1 には、工業用入出力 (I/O) モジュールと、それらに関連する分散型電子プロセッサが含まれます。レベル 2 には、システム上のプロセッサ ノードから情報を収集し、オペレータ制御画面を提供する監視コンピュータが含まれます。レベル 3 は生産制御レベルで、プロセスを直接制御しませんが、生産の監視とターゲットの監視に関係します。レベル 4 は生産スケジュール レベルです。

あらゆるプロセスの基本モデルを決定するために、システムの入力と出力は他の化学プロセスとは異なる方法で定義されます。^[9]バランス方程式は、物質入力ではなく制御入力と出力によって定義されます。制御モデルは、システムの動作を予測するために使用される一連の方程式であり、変化に対する応答がどうなるかを判断するのに役立ちます。状態変数 (x) は、温度 (エネルギーバランス)、体積 (質量バランス)、濃度 (成分バランス) など、システムの状態を示す優れた指標となる測定可能な変数です。入力変数 (u) は、通常、流量を含む特定の変数です。

流入と流出のフローは両方とも制御入力と見なされます。制御入力は、操作変数、外乱変数、または監視されていない変数に分類できます。パラメータ (p) は通常、物理的な制限であり、容器の容量や材料の粘度など、システムに対して固定されています。出力 (y) は、システムの動作を決定するために使用されるメトリックです。制御出力は、測定済み、測定されていない、または監視されていないとして分類できます。

プロセスは、バッチ、連続、またはハイブリッドとして特徴付けることができます。^[10]バッチアプリケーションでは、中間製品または最終製品を生産するために、特定の量の原材料を特定の方法で特定の期間組み合わせる必要があります。1つの例としては、接着剤や糊の製造があります。通常、最終製品の量を形成するために、加熱された容器で一定時間原材料を混合する必要があります。その他の重要な例としては、食品、飲料、医薬品の製造があります。バッチプロセスは通常、年間の比較的少量から中程度の量（数ポンドから数百万ポンド）の製品を生産するために使用されます。

連続的な物理システムは、時間的にスムーズで途切れない変数によって表現されます。たとえば、加熱ジャケット内の水温の制御は、連続プロセス制御の一例です。重要な連続プロセスには、燃料、化学薬品、プラスチックの生産があります。製造業における連続プロセスは、年間に非常に大量の製品 (数百万ポンドから数十億ポンド) を生産するために使用されます。このような制御では、 PID コントローラーなどのフィードバックが使用されます。PID コントローラーには、比例、積分、微分コントローラー機能が含まれます。

バッチおよび連続プロセス制御の要素を持つアプリケーションは、ハイブリッド アプリケーションと呼ばれることがよくあります。

あらゆる産業用制御システムの基本的な構成要素は、1 つのプロセス変数だけを制御する制御ループです。添付の​​図に例を示します。パイプ内の流量はPID コントローラーによって制御され、バルブの正しい位置を確保するために、実質的にはバルブ サーボ コントローラーのカスケード ループによってサポートされています。

大規模なシステムには、数百または数千の制御ループが存在する場合があります。複雑なプロセスでは、ループは相互に作用するため、1 つのループの動作が別のループの動作に影響を与える可能性があります。制御ループを表すシステム図は、配管および計装図です。

一般的に使用される制御システムには、プログラマブル ロジック コントローラー(PLC)、分散制御システム(DCS)、またはSCADAなどがあります。

さらに別の例を示します。制御バルブを使用してタンク内のレベルを保持する場合、レベル コントローラはレベル センサーの同等の読み取り値をレベル設定値と比較し、レベルを一定に保つためにバルブの開度を増やすか減らす必要があるかどうかを判断します。その後、カスケード フロー コントローラがバルブ位置の変化を計算できます。

バッチプロセスや連続プロセスで製造される多くの製品は、その経済的な性質上、利益率が低いため、非常に効率的な操作が求められます。プロセス制御における競合要因は、製品が満足のいくものとなるためには特定の仕様を満たさなければならないということです。これらの仕様には、材料または製品の特性に対する最小値と最大値、または特性が範囲内でなければならない範囲という 2 つの形式があります。^[11]すべてのループは外乱の影響を受けやすいため、外乱によって材料または製品が仕様外にならないように、プロセス設定値にバッファを使用する必要があります。このバッファには、経済的なコスト (追加処理、プロセス条件の上昇または低下の維持など) がかかります。

プロセス効率は、製品仕様を満たすために必要なマージンを減らすことで向上できます。^[11]これは、プロセスの制御を改善して、プロセスへの外乱の影響を最小限に抑えることで実現できます。効率は、分散を狭め、ターゲットをシフトするという2段階の方法で向上します。^[11]マージンは、さまざまなプロセスのアップグレード（機器のアップグレード、制御方法の強化など）を通じて狭めることができます。マージンが狭まったら、プロセスの経済分析を行って、設定ポイントのターゲットをどのようにシフトするかを決定できます。保守的でないプロセス設定ポイントは、経済効率の向上につながります。^[11]効果的なプロセス制御戦略は、それを採用するメーカーの競争上の優位性を高めます。

• Walker, Mark John (2012-09-08). プログラマブル ロジック コントローラ: その前史、出現、および応用(PDF) (博士論文).オープン大学数学、コンピューティング、テクノロジー学部 コミュニケーションおよびシステム学科. 2018-06-20 にオリジナルからアーカイブ(PDF)されました。 2018-06-20に取得。

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