事例の概要
| 企業 | 延长石油 |
|---|---|
| 地域 | 中国 |
| 業種 | 化学 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | AIエージェント・プラットフォーム |
| 使われた技術 | 卡奥斯（COSMOPlat、海尔系）の天智工業大模型と工業エージェント（6類型38エージェント） |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
石油精製・化学のプラントでは、設備の異常を早く見つけることと、製品の品質規格を満たすように原料を配合することが、操業の安定と利益を大きく左右します。ガソリンの調合では、規格を一度で満たせないと再調合が必要になり、時間とエネルギーの損失につながります。
延长石油は、卡奥斯の工業エージェントを6類型38体導入しました。卡奥斯の天智工业大模型は、4,700超の機理モデル（物理・化学のメカニズムに基づくモデル）と200超の専門家アルゴリズム、110超のエージェント開発ツールを持つとされます。延长石油のエージェントがこれらをどう使っているかは発表では示されていません。
海尔の発表では、故障検知の適時性が90%向上し、ガソリン調合の一発成功率が60%上がったとされます。数字は提供側である海尔・卡奥斯の発表で、第三者の検証や比較の基準は公表されていません。
当サイトは、プロセス産業でエージェントを使う場合、調合や異常検知の計算を機理モデルや専門家アルゴリズムに担わせる構成が誤答のリスクを抑えるうえで重要と考えていますが、延长石油の具体的な構成や人の確認の手順は公表されていません。
この事例から読み取れること
- プロセス産業のエージェントは、対話よりも、機理モデルや時系列モデルを呼び出して計算させる役割で成果を出していると当サイトは見ています
- ガソリン調合の一発成功率のように、再作業の回数で効果を測る指標は、自社でも導入前後を比べやすい
- 数字は提供側の発表であり、同じ平台を入れれば同じ効果が出るとは読めない
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
