横河ソリューションサービスとNTTコミュニケーションズとの
コラボレーションから誕生したAIプラント運転支援
ソリューション
News/Topics
2023年1月30日
製品リリースのご案内（オートパイロット機能）
日本初、運転員の操作を学習したAIによりプラントの自動運転を実現する
「AIプラント運転支援ソリューション」オートパイロット機能を提供開始いたします。
日本初、運転員の操作を学習したAIによりプラントの自動運転を実現！
～２月提供開始するオートパイロット機能を詳細にご紹介～
説明会日時：2023年2月17日（金）15時～16時
提供方法：Web配信
申込受付開始：2023年1月30日（月）
お申し込みWebサイト
2022年10月19日
イベント出展のご案内
計測展大阪(横河ソリューションサービス出展ブース)において「AIプラント運転支援ソリューション」を出展します。
開催期間：2022年10月26日～10月28日
詳細の確認は以下をクリックしてください。
2022年10月19日
Webセミナーのご案内
OPEN HUB Webinar「プラント操業にいよいよAIを活用できる時が来た！～AIによる運転カイゼンに取り組んだキーマンがクールに語る～」を開催します。
開催日時：2022年11月11日15時～16時
参加登録および詳細の確認は以下をクリックしてください。
2022年4月8日
製品リリースのご案内
連続系プラントの手動操作を支援する「AIプラント運転支援ソリューション」が製品リリースされました。
2021年10月7日
本ソリューションの取組がNewsPicksに掲載されました
開発責任者両名のこのプロダクトに関する思いが込められた特集になってます。
ぜひご一読ください。
2021年10月7日
横河ソリューションサービスとNTTコミュニケーションズ連名にてニュースリリースを発出しました
AIにより手動オペレーションが不可欠な運転を支援する「AIプラント運転支援ソリューション」を化学プラントに導入し実証実験に成功
https://www.ntt.com/about-us/press-releases/news/article/2021/1007.html
開発背景
現在、化学プラント業界を取り巻く状況は著しく変化してきています。
環境問題への対応、サプライチェーンの多様化に伴い、多品種少量生産、変種変量生産の必要性が増し、既存の自動制御技術では対応できずに手動操作が必要なプラントが増えています。
日本のプラント運転員のオペレーション技術は非常に高く、手動操作は、多様化する生産形態に対応するために欠かせない技術となり、海外事業者との差別化要因にもなってます。
しかし、近年、日本国内の労働人口は激減し、日本の強みをいつまで維持できるかも大きな課題です。そのような中、横河ソリューションサービスとNTTコミュニケーションズは、日本の強みを生かし、手動操作を支援するソリューションの開発を共同で行いました。
手動操作における課題
プラント運転の手動操作における課題は、以下の通りです。
【スタッフ・運転員の課題】
オペレーション品質における課題
- 運転員毎に操作パターンが異なるので運転品質にムラがでる
- 複雑化した運転をする際に勘やコツに頼っている
労働人口減少における課題
- 明文化が困難で、若手に教えることが難しい箇所がある
改善活動における課題
- 日常操業が忙しくて改善活動に工数が割けない
【DX部門、生産技術部門の課題】
データ活用の課題
- データを活用する仕組みは作ったが手動操作支援を行う技術への活用方法が見つからない
展開の容易性の課題
- 手動操作を支援するためにAIの検討を行ったが、手間とコストがかかり過ぎて、社内展開が容易ではない
AIプラント運転支援ソリューションの提供価値
手動操作を支援
状態が頻繁に変化する複雑なプラントでも、運転員の操作をAIが学習し適切な値を推奨することで運転品質のバラつきを軽減します。
説明可能なAI
独自の可視化技術によりAIの予測値の根拠が提示されるため、納得感を持って制御が可能になります。
若手育成に貢献
通常運転時の暗黙知化される運転技術が可視化されるため、AIにより形式知化され、若手運転員の育成に最適です。
専用ツールによりスピーディーに導入可能
導入検証プログラム実施後、設定済みのエッジ端末を用意させていただきますので、既存のDCSに接続し、すぐに利用できます。
現場のニーズを永続的に反映
現場の声をフィードバックいただき、アジャイル開発により、新しい機能と価値を継続的に提供します。
お客さまの声
AIプラント運転支援ソリューションは、開発時に実プラントでの実用化検証により有効性を確認しており、その際のお客さまからは、下記の評価を頂いております。
- AIが提示する推薦値が実際の運転員の操作と高い精度で一致した。
- なぜそのような値をAIが推奨したのか、要因が示されるため理解がしやすく、実際の要因についても納得できるものであった。
- オペレーションの改善活動や、技能伝承の効率化にもつながる可能性があり、状態的には自動化を期待できると感じた。
システム利用イメージ
Edge端末（SDPF Edge）にAIモデルと実行環境のソフトウェアをインストールし、DCSと接続して利用いただきます。
運転員のオペレーション業務で利用する画面イメージ
- 要員可視化機能による推奨根拠の提示
- プラントの状態変化や経年劣化に追随するJIT（Just-In-Time）機能搭載
※JIT機能によりAIメンテナンス稼働、メンテナンスコストを低減
導入までの流れ
- ※ モデル構築2・3回目＋実地検証の価格および年間契約の価格についてはお問い合わせください。弊社担当者より個別にご連絡させていただきます。
本番サービス導入に含まれるもの
- AIプラント運転支援システムのサービス形式でのご提供
- ハードウェアおよびソフトウェア故障時の復旧サポート
- マニュアルのご提供
- アジャイル開発体制による定期的なバージョンアップ
- お客さまのニーズを製品開発へ反映するdev-Ops体制
1操作点あたりの年間料金でのご提供になります。
※料金に関しては別途お問い合わせください。
導入イメージ
DCSに蓄積されているデータをお借りし、現場スタッフさま、運転員さまと打ち合わせを実施させていただき、弊社独自開発したAIモデル作成支援ツール（Node-AI）を使いモデル作成、評価を行っていただきます。
評価が終わりましたらモデルを実行環境に展開し、現場に設置、実用面での評価を行っていただきます。
設置したシステムは、本サービス契約締結後にそのままご利用いただけます。
よくあるご質問
DX部門さま、生産技術部門さまからのご質問
Q1 AIプラント運転支援ソリューションで作成したAIモデルを自動運転に利用することは可能ですか？
A1 現状では、設定値（SV値）の推奨値とその根拠、運転品質、AIモデル品質の情報をUIに提示する仕組みをご提供しております。自動化に関しては2022年度中に実証実験を行い、2023年に製品リリースする予定です。2022年度にリリース予定の技術伝承機能の提供により、AIモデルの精度がさらに向上させ、自動運転に関しては自動化ON・OFF機能にてプラントの状態を見ながら自動化を行えるような仕組みを検討しております。
Q2 現在データが蓄積されていないのだが、このソリューションを利用することは可能ですか？
A2 どのようにプラントを運転されているかにもよりますが、導入検証の段階で、データを蓄積するシステムを貸し出すことが可能です。2カ月ほどのデータを蓄積し、AIモデルを作成し、評価いただけます。ただし、お客さまのシステム構成により設置可能か検討が必要となります。
Q3 最大どれくらい前のデータをJIT機能として利用することができますか？
A3 現状では、過去2年分の運転データからモデルの再作成を行うことが可能です。
一昨年、何度か50％のロード量で運転させてことがあるのだが、どうやってオペレーションしたかわからないという事象であれば、AIがその時のデータを用いてモデルが自動作成され、AIの推奨値と根拠を参考に現場オペレーターがDCS上から制御を行えるようになります。
Q4 DCSが導入されていないのですが、利用することはできますか？
A4 現状のAIプラント運転支援ソリューションは、横河電機製のDCS（OPC-DA接続）のみに対応しております。他IF経由での接続は多くのご要望を頂いた場合、アジャイル開発で接続できるIFを種類を増やしていくことになりますので、個別にご相談ください。
よくあるご質問
事業部さま、スタッフさま、運転員さまからのご質問
Q1 あるプラントの操作点（制御箇所）で作成したAIモデルを他の操作点（制御箇所）でも利用できますか？
A1 利用できません。プラント1つ1つすべて条件が異なりますので、すべの操作点において、AIモデルを作成する必要があります。弊社では、独自開発のNode-AIというAI開発環境を使い、ゼロからAIモデルを作成する場合と比較し、大幅に時間とコストを削減し、ご提供可能です。
Q2 変種変量生産で、ロード変更が頻繁に発生しているのですが、AIプラント運転支援ソリューションは適用可能でしょうか？
A2 過去に同じようなロード条件があれば、利用可能です。過去データに条件がない場合は、モデルの性能評価でモデルの信頼性を確認したり、アラート機能により、現在のモデルを参照しないように警告を表示することが可能です。
また、銘柄変更が頻繁に行われる場合については、現在実証実験中ですので、その結果に関しては別途周知させていただきます。
Q3 CO2の排出量やエネルギーコストの低減率などをこのソリューションのUIでグラフ表示したいのですが、価格マスタの登録や目標値、四則演算などを利用することは可能でしょうか？
A3 現状では利用できません。お客さまのご要望に応じて、各種マスター（価格マスタなど）、ファイルの登録機能、計画データの登録機能、四則演算機能などを検討します。
Q4 銘柄変更頻繁に発生しているのですが、AIプラント運転支援ソリューションを適用可能でしょうか？
A4 銘柄変更が頻繁に発生する場合においては、現在、実プラントでの実証実験を行っております。
検証状況や現在までの結果に関しては別途お問い合わせください。