産業データ管理において、コンテキスト化は必要不可欠なことであり、エンジニアリング文書から意味のある洞察を抽出することは、運用効率の成否を分けます。しかし、多くの企業は依然として断片化されたデータシステムに依存しており、重要な情報がレガシーなシステムや独自フォーマットに閉じ込められています。Cogniteは、スマートで自動化されたコンテキスト化を可能にし、P&ID、アイソメ図、その他の種類の図面や系統図など、一般的に使用される文書タイプを含む産業データに構造とアクセシビリティをもたらします。
運用データはP&IDをはるかに超えて広がっています。業界ではこれらの図がしばしば優先されますが、重要な情報を含む文書の種類はもっとたくさんあります。手書き文書やデータシートから流体サンプルの報告書、原因分析の記録に至るまで。図面のカテゴリー内だけでも、配管と計装の図、フロー図、等角図、単線図、組立図などがあります。これらはすべて、運用と保守のために不可欠です。利用可能な手が少なく、データが積み上がる世界では、さまざまなニーズに応えるために情報のコンテキスト化を自動化することが以前にも増して重要になっています。
データの関連性を理解し、アップタイム、メンテナンス、その他のワークフローを改善するための高度なユースケースに適したコンテキストを定義する手段を確立することが重要です。図表のみに焦点を当てたソリューションとは異なり、Cogniteは運用文書の広範なスペクトルをサポートする包括的なアプローチを提供し、企業が狭いデータタイプのセットを超えて、情報環境の全潜在能力を解放するのを助けます。
エンジニアリング文書を扱う上での主要な課題の一つは、ドキュメントが主要なメタデータを保持することを確実にすることです。そこでは、Cogniteの革新的なアプローチが強みとなります。Cogniteは情報を抽出し、地図データを生成し、CADファイルやレポートを自動的に処理して、ドキュメントの品質を向上させるだけでなく、シンボルクラスやオブジェクトなどの重要なメタデータも同時に抽出します。この能力により、エンジニアリング図面にわたる面倒なリバースエンジニアリング、生成、およびシンボル認識の必要性がなくなります。
スマートオブジェクト認識により、既存のドキュメントを効果的に活用できます
一部のデータ会社が図表のみに焦点を当てている一方で、CogniteのOCR、ML、AIによるソリューションは、静止画像を機械可読のテキストや記号に変換するために、あらゆる種類の文書に対して普遍的に機能します。しかし、これらの技術が強力であるにもかかわらず、ソースデータへの直接アクセスは依然として最高水準の基準です。スマートP&IDやその他のエンジニアリング文書や図表をあらゆるシステムから取り込む能力は、コンテキスト化を大幅に強化し、手作業を減らし、ワークフローを加速します。
パイプ、計器、実験データ、作業指示書の間の関係を生成することは十分に困難です。しかし、本当の挑戦は、これを維持可能でスケーラブルな方法で行うことです。設備によっては、毎月数百から数千のドキュメントの変更があることがあります。常に最新のナレッジグラフが期待されるべきです。
エンジニアリングにおいて、効果的なドキュメント管理システムは、プロジェクト全体の正確性、コンプライアンス、および効率を確保するために不可欠です。しかし、単にファイルを保存し整理することを超えて、実際の価値は、ユーザーが必要とする正確な時と場所で、適切なドキュメントを提供することにあります。エンジニアは、設計仕様、変更命令、またはコンプライアンス関連のドキュメントへのアクセス遅延が高額なコストを要するエラーや非効率を招く可能性がある刻々と変化する状況で作業することがあります。ドキュメントシステムへの既製のインターフェース、または少なくとも、特定のプロトコルやインターフェースのサポートを実装するためのテンプレートコードは、Cognite Data Fusionの重要な機能です。
Cognite Data Fusionは、ユーザーが別々のソースシステムをいちいち開いて手動でファイルを検索したりダウンロードしたりする必要をなくし、その代わりにナレッジグラフを通じて直接関連データにアクセスできます。このグラフはシステム間の関連情報を動的に接続します。このアプローチにより、エンジニアはグラフ内の関係を通じて直感的に正しいデータにアクセスでき、既存のワークフロー内でシームレスな洞察を得て、不必要な手間なく情報に基づいた決定を下すことができます。
コンテキストに即した図表やP&IDを使用することで、これまで孤立していたデータを一つのシームレスな体験の中で統合し、高度な原因分析を行うことが可能になります
静的なPDFや孤立したデータの解決困難な問題に対応して、オープンデータ標準への推進も勢いを増しています。しかし、レガシーベンダーは歴史的にオープンプロトコルの完全な採用に抵抗し、ベンダーロックインを維持する制御されたエコシステムを選択しています。DEXPIのような標準は図面交換のための基盤を提供していますが、「完全性と正確性」の限界と業界全体の採用の欠如は課題を提示しています。例えば、あるCogniteの顧客はレガシーデータベースから生データを抽出することができますが、P&IDの再構築に苦労しています。これは一度壊れてしまったものは、元の状態に完璧に戻すことが非常に困難であるというデータ再構築の複雑さを浮き彫りにしています。
Cogniteの顧客は、自然言語を使用して図表についての質問をするために生成AIを使用できます
Cogniteは、顧客がレガシーシステムの制約を克服するのを積極的に支援しており、何が可能で制限がどこにあるかを評価するお手伝いができます。相互運用性は、しばしばバージョニング、デプロイ環境、および特定の設定に依存します。たとえ同じ会社内であっても、ある実装がDEXPIをサポートしている一方で、別の実装がサポートしていないこともあります。
産業のデジタル化には、データのサイロをなくし、あらゆるデータをモダンなオープンでアクセシブルなデータおよびAIプラットフォームに統合することが求められます。Cogniteのアプローチは、時代遅れのシステムとデータドリブンな未来との間のギャップを埋め、すべてのデータのコンテキスト化を運用効率を解き放つ鍵としています。すべてのドキュメントや図面を単一のプラットフォームに統合することで、企業は高度なユースケースを展開するためのシームレスな基盤を得ることができ、数十年にわたる静的な記録を実用的な洞察に変えることができます。この変革は、単なる近代化にとどまらず、新たな価値と効率のレベルを解き放ち、産業運用を21世紀型のデータドリブンな運用へと導きます。