エネルギー技術大手の米ベイカー・ヒューズ社が、データ駆動型の生産最適化ソリューション「Leucipa」を、米国の天然ガス生産会社に大規模展開することを発表しました。広大なガス田の操業をリモートで統合管理し、生産効率の向上を目指すこの取り組みは、日本の製造業、特にプロセス産業におけるDX推進の参考となるでしょう。
概要：米国天然ガス田における生産最適化の取り組み
米国のエネルギー技術大手であるベイカー・ヒューズ社は、自社が開発した生産最適化ソリューション「Leucipa™」を、天然ガス生産を手掛けるエクスパンド・エナジー社に提供し、米国内の天然ガス田に展開することを発表しました。このソリューションは、広範囲に点在する多数のガス井戸の操業データを統合・分析し、生産活動全体の最適化を図ることを目的としています。
生産管理・現場最適化ソリューション「Leucipa」とは
「Leucipa」は、生産管理（Production Management）と現場最適化（Field Optimizer）を目的とした高度なソフトウェアサービスです。具体的には、各生産拠点に設置されたセンサーから得られる圧力、流量、温度といった膨大な操業データをリアルタイムで収集・分析します。そして、AI（人工知能）と物理モデルを組み合わせることで、個々の井戸だけでなく、ガス田全体の生産量が最大化されるような最適な操業条件を導き出し、オペレーターの意思決定を支援します。これは、物理的な設備の状態をデジタル空間上に再現する「デジタルツイン」の考え方を応用したものです。これまで熟練技術者の経験と勘に頼ることが多かった操業判断を、データに基づいて科学的に行うことを可能にします。
日本の製造業に置き換えるならば、化学プラントや製鉄所のようなプロセス産業において、各工程のデータを統合し、プラント全体の生産効率やエネルギー効率を最大化する操業支援システムに相当すると言えるでしょう。
データ駆動型アプローチが目指すもの
この取り組みが目指すのは、単なる生産量の増加だけではありません。具体的には、以下のような多岐にわたる効果が期待されています。
- 生産性の向上：ガス田全体のパフォーマンスを常に監視し、需要変動や設備の状態に応じて最適な生産計画を立案・実行します。
- 操業コストの削減：エネルギー消費の最適化や、予知保全によるメンテナンスコストの低減に繋がります。設備の異常兆候を早期に検知し、計画外のダウンタイムを未然に防ぐことも重要な目的です。
- 環境負荷の低減：非効率な燃焼やメタンの排出などを抑制し、環境規制への対応と持続可能な操業を実現します。
- 意思決定の迅速化・高度化：現場のオペレーターから経営層まで、関係者全員が同じデータに基づいた客観的な情報をもとに、迅速かつ的確な意思決定を下せるようになります。
広大なエリアに点在する多数の生産設備を、あたかも一つの統合された工場のように管理・最適化するというコンセプトは、国内に複数の工場を持つ製造業にとっても大いに参考になる考え方です。
日本の製造業への示唆
今回のベイカー・ヒューズ社の事例は、日本の製造業、特に大規模な設備を有するプロセス産業や、国内外に複数の生産拠点を持つ企業にとって、示唆に富むものです。以下に、実務的な観点からの要点を整理します。
要点と実務への示唆：
- 拠点横断でのデータ統合の価値：個々の工場や生産ラインの「部分最適」に留まらず、収集したデータを全社レベルで統合・分析することで「全体最適」を図ることの重要性を示しています。まずは、異なる拠点のデータを一元的に可視化する仕組みづくりが第一歩となります。
- AIと物理モデルの組み合わせ：AIによるデータパターンからの学習と、物理法則や化学反応式などに基づいたシミュレーションを組み合わせるアプローチは、複雑な生産プロセスの最適化において非常に有効です。自社の製造プロセスにおける重要なパラメータをモデル化できないか、検討する価値は高いでしょう。
- 熟練技能のデジタル化と継承：このソリューションは、熟練オペレーターの暗黙知をデータとモデルという形式知に変換する試みとも言えます。これにより、属人化しがちなノウハウを組織の資産として蓄積し、若手技術者への技能継承を円滑に進める効果も期待できます。
- ITとOTの連携強化：このようなシステムを導入・運用するには、データ分析を担うIT（Information Technology）部門と、現場の操業技術を担うOT（Operational Technology）部門の緊密な連携が不可欠です。両部門が共通の目標に向かって協力できる体制を構築することが、プロジェクト成功の鍵となります。
エネルギー業界という特殊な環境下での事例ではありますが、データを用いて生産プロセス全体を俯瞰し、最適化を図るという本質的なアプローチは、あらゆる製造業に通じる普遍的な課題解決の方向性を示していると言えるでしょう。
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