基本情報
| 製品・サービス名 | AIプラント運転支援ソリューション |
|---|---|
| 提供元 | 横河電機株式会社 |
| 本社所在地 | 日本 |
| 地域 | 日本 |
| 用途分類 | 品質・プロセス分析 |
| 主な用途 | プラント操業の効率化、運転の自律制御、強化学習による制御 |
| 提供形態 | 公開情報では未確認(要問い合わせ) |
| 主な対応業種 | 化学 |
| 価格 | 公開なし・要問い合わせ |
| 日本での提供 | 国内で提供(国内メーカーによる提供) |
| 情報確認日 | 2026年10月12日 |
特徴と位置づけ
AIプラント運転支援ソリューションは、横河電機がプラント操業の効率化を目的に提供するAIソリューションです。同社の公式サイトで詳細な機能は確認できませんでしたが、関連する取り組みとして、同社は2022年3月、JSRとともに強化学習AIで化学プラントの蒸留塔を35日間(840時間、2022年1月17日〜2月21日)連続で自律制御し、製品はすべて規格を満たしたと発表しています。廃熱を熱源に使い、省エネとCO2削減にもつなげたとしています。
このとき使われたFKDPPは、2018年に横河電機と奈良先端科学技術大学院大学が開発した強化学習の手法で、2018年のシミュレータ検証では4バルブ・9センサ値の制御を約30回の試行で最適化したと報じられています。
AIが運転条件を変える場合、推奨値が安全範囲の外に出ない制約、運転員がAIの操作を確認・拒否できる仕組み、異常時に従来の制御へ戻す手順が前提になります。運転データが少ない設備や安全上の余裕が小さい設備には、シミュレータでの十分な検証が必要です。
強み
- 化学プラントの実機で35日間の連続自律制御を行った実績を公表している
- 制御システムの大手が提供しており、既存のプラント制御との接続を前提に検討できる
検討時の注意点
- 製品としての機能範囲と提供形態は閲覧した範囲では確認できず、個別に確認が必要
- 安全範囲の制約や運転員による監督、従来制御への切り戻し手順の設計が前提になる
出典
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