ダイセルはプラントの変調検知と運転最適化にAI(人工知能)を活用した。AIをブラックボックスにしないという設計思想でアルゴリズムを開発。早期発見と対応の迅速化などで、年間100億円のコスト削減効果を見込む。

ダイセルの姫路製造所網干工場統合生産センター内のコントロール室。同工場にあるプラントの運転状況は、ここのモニター計52台により24時間体制で監視している
(撮影:日経クロステック)
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 液晶の偏光板保護フィルムに使われる酢酸セルロースなどで世界大手のダイセルが「自律型生産システム」を開発した。プラント異常の予兆を早期に捉え運転操作の条件を最適化する。実証実験での効果検証を経て、2021年4月に同社の姫路製造所網干工場にあるプラントの運転管理に本格導入した。

 同システムによって、プラントの運転に変調があった場合の検知と対応が迅速になった。また、変調時の対応フローを効率化して管理職の関与をなくし、作業者の負荷も減らした。

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2種類のAIを導入

 東京ドーム18個分、83万平方メートルの広大な網干工場敷地内に、酢酸セルロースやアセテート・トウなど複数の製品の生産プラントが立ち並ぶ。これらのすべての運転管理は、統合生産センター(IPC)のコントロール室で集中管理されている。

 新たに開発し酢酸セルロース生産プラントの運転管理システムに導入した自律型生産システムには2種類のAIアプリケーションがある。プラントの運転時における異常予兆を検知する「高度予知予測システム(APS)」と、製品の品質を予測しながらプラントの最適な運転条件を自動表示する「最適運転条件導出システム(PCM)」である。

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