熟練運転員の操作を学習したAIにより状態が複雑に変化する化学品製造工程の自動運転に成功

株式会社日本触媒(本社：大阪市中央区、代表取締役社長：野田和宏、以下 日本触媒)とNTTコミュニケーションズ株式会社(本社：東京都千代田区 代表取締役社長：小島克重、以下 NTT Com)は、プラントの自動運転を実現するNTT Comの「AI Autopilot System」(以下 本システム)を活用し、これまで困難とされてきた状態が複雑に変化する化学品製造工程の自動運転に成功しました。これにより運転員の負荷軽減と技能継承プロセスの効率化が見込まれます。

1.背景

一般に、温度、圧力、濃度など状態が絶えず変化する化学品の製造を行うプラントを運転するには、豊富な知識と経験が必要で、自動運転は困難とされています。

このたび自動運転に成功した化学品製造工程は、化学品の純度を高めるための連続蒸留工程^※1で、流入する反応液^※2の組成が、流出する留出液^※3の再利用量や組成によって変化するうえ、天候などの外部影響も受けるため、熟練の運転員が高い集中力をもって常時手動で操作する必要がありました(図1)。そのため、安定稼働を継続するためには技術継承が重要な課題で、運転員の育成には多大な時間がかかっています。

図1 状態が複雑に変化する連続蒸留工程

2.本実験の概要

両社は、連続蒸留工程の運転データと運転員の操作履歴、運転員が蓄積してきた運転ノウハウを学習させたAIモデルを構築しました。従来、NTT Comが提供する本システムは状態があまり変化しない化学プラントの自動運転のみ実現できていましたが、本システムに学習済みAIモデルを組み込むことで、状態が複雑に変化する連続蒸留工程の自動運転を実現しました(図2)。

図2 本実験の概要

連続蒸留工程では温度制御が重要となります。温度制御が正しく行われているかは、連続蒸留工程から留出する単位時間あたりの流出液量で評価しました。図1に示すように、留出液は、連続蒸留工程から流出するだけでなく、断続的に一部再利用されるため、液面計で計測する理想的な留出液面の高さ(以下 理想液面)は時々刻々と変化しますが、学習済みAIモデルを組み込むことにより、各時間における液面計の実測値と理想液面の誤差が手動操作時は平均2.38%であったものが、AIによる運転時は平均2.06%になりました(図3)。この精度は、熟練運転員による手動操作時と比較すると13.5%の改善となり、手動操作と同等以上の運転品質を実現できることが確認できました。

図3 自動運転時の留出液面の高さの推移および理想液面と実測値との誤差

本システムを活用することで、運転員が液面計を監視し、理想液面になるように温度を制御する負荷を軽減することができました。さらに、作業が標準化され、技能継承にかかる時間が削減されることが期待できます。

3.今後の展開

日本触媒は今回の取り組みを工場内の他のプラントへ水平展開することで、運転員の負荷軽減と技能継承プロセスの最適化を通してDXによる変革を引き続き推進してまいります。

NTT Comは、バッチプラント^※5や少量多品種生産を行うプラントなど、手動操作が残っているプラントの自動運転の実現に向け本システムの機能拡張を進めるとともに、この技術を化学工場のみならず幅広い産業分野にも展開し、人手不足などのお客さまの課題解決に向けた取り組みを進めます。