グローバル競争が激化する日本の化学メーカー、熟練オペレーターの暗黙知を継承できるか？

汎用化学品などを製造する日本の化学メーカーは、価格競争ではもはや勝てなくなりつつある。石油資源を持つ中東やアメリカなどのメーカーと勝負するには、高付加価値製品の競争力を上げることが必須だ。しかし、高付加価値製品の生産は当然、難易度が高い。熟練オペレーターによる、長年の経験と勘に基づいた判断が現場を支えてきた。この暗黙知を、いかに継承するか。株式会社日立製作所は独自のモデルを採用した「最適運転ガイダンスシステム」を開発。属人化からの脱却を後押しすることに期待がかかる、技術の中身に迫ってみる。（文＝RoboStep編集部）

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日立製作所は、化学品製造プラントの現場データを学習・解析したAIが最適な生産条件を提示する「最適運転ガイダンスシステム」を2026年内に販売すると発表した。同社は現場のデータとAIが技術を組み込んだ「HMAX Industry」を開発している。「最適運転ガイダンスシステム」もそのラインアップの一つだ。

（引用元：PR TIMES）

最大の特徴は、現場の状況をシミュレーションする「プロセスモデル」と過去の生産データを強化学習した「制御モデル」が連携し、オペレーターに最適な操作を伝える点にある。

「プロセスモデル」は2つの手法を組み合わせて設備内部のシミュレーションを実施している。1つは今までも活用されてきた、日立製作所の専門知に基づく理論式。これを用いて、設備内部におけるエネルギーや物質の変化を計算する。加えて同社は、理論式を汎用的に適用するための仕組みを構築。提供までのリードタイムの改善に寄与するという。

もう1つが、AIを活用した予測だ。設備の経年劣化などは理論式で計算することが難しく、従来はオペレーターが計器の値を見て予測していた。しかし今回の「プロセスモデル」では、この役割をAIが担っている。

オペレーターに最適な生産条件を伝える「制御モデル」では、過去の運転データをAIが強化学習。適切な生産条件をオペレーターに提示している。ここに日立製作所が研究開発した技術が活かされ、各現場のデータを比較的短時間で効率的に学習可能になることが期待されている。

熟練オペレーターの経験と勘で為されてきた現場判断の要点を、技術によって次の世代に継承するこのシステム。2026年内の販売を予定している。

（引用元：PR TIMES）

汎用化学品の領域では、グローバルの競争が激化している。価格競争で太刀打ちできなくなる製品群も現れると予想される中で、日本の化学メーカーは高付加価値製品の競争力を上げていかなければならない。競争力を上げるためには、生産工程の自動化などを進める必要がある。

しかし、高付加価値製品の生産は、多品種少量生産で行われていることが大半だ。多品種少量生産は、規定量だけ生産するバッチ生産方式を採用しており、連続生産方式よりも品質のバラツキが生じやすい。熟練した作業者の判断に頼る領域が多く、生産の効率化が難しかった。

「最適運転ガイダンスシステム」により、熟練者の暗黙知による判断の土台となる「状況の見立て」や「予測」を、AIで継承することが可能になるのではないか。日立製作所独自の技術により、各現場におけるモデル構築時間やデータの学習時間の短縮も実現した。導入しやすい条件は整っている。このシステムの普及が進めば、価格競争で苦戦を強いられている日本の汎用化学品メーカーの救世主となりうる。

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