日立、化学プラント向け「最適運転ガイダンスシステム」を年内発売へ

発表内容のポイント

• ドメインナレッジとAIを融合し、設備内部の反応状態や操作の影響を予測・可視化
• 独自の強化学習技術により、良好な運転データに基づいた最適な設備設定候補を提示
• 理論式の汎用化と効率的な学習技術により、モデル構築や導入のリードタイムを短縮

発表の背景

化学品などのプロセス製造業では、高付加価値化に向けてバッチ生産が不可欠となっています。しかし、バッチ生産は設備内部の状態が刻々と変化し複雑な制御が必要なため、オペレーターの経験や勘に強く依存してきました。この属人化により、品質や生産性のばらつきが生じるほか、計器の数値から内部状態を予測するオペレーターの負担が大きな課題となっていました。

何が発表されたのか

本システムは、ドメインナレッジとAIを融合した「プロセスモデル」と、効率的な制御方法を提示する「制御モデル」の2つで構成されています。プロセスモデルでは、日立の化学・化学工学的専門知識に基づく理論式とAI予測を組み合わせることで、予測プロセスの可視化を実現。これにより、従来よりも少ないデータで高精度な予測を可能にしました。制御モデルでは、独自のクラスタリング技術を用いた強化学習により、短時間で最適な運転条件を学習し、オペレーターへ操作ガイダンスを提示します。

製造業・生産管理への見方

バッチ生産を採用する化学プラントなどの製造現場において、熟練オペレーターの高齢化や技術継承は深刻な課題です。本システムは、これまでブラックボックス化しがちだったAIの予測過程を可視化し、温度や圧力、流量などの具体的な操作ガイダンスを示すことで、経験の浅いオペレーターでも安定した運転を行えるよう支援します。DCSやPLCといった既存の制御技術にフィジカルAIを組み合わせることで、プラントの自動運転化に向けた現実的なアプローチを提供します。

現場で確認したいポイント

• 自社のバッチ生産プロセスや反応設備に対して、本システムの汎用理論式が適用可能か
• ガイダンスシステムを導入するにあたり、過去の運転データがどの程度蓄積されているか
• 既存のDCSやPLCなどの制御システムと本システムとの連携方法やシステム構成

確認しておきたい点

本システムに関する技術は特許取得済みですが、特許の状況は発表時点のものであり、今後変動する可能性があります。また、実際の導入効果や具体的なシステム連携要件については、個別のお問い合わせによる確認が必要です。

関連リンク

• 株式会社日立製作所 企業サイト：日立製作所の公式ホームページ。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報