AIでビジネスの現場を変える(第2回)

IoTの可能性を広げる、AI活用の最新事例とは

2017.01.18 Wed連載バックナンバー

 製造業をはじめとするさまざまな企業が抱える課題を解決する手法として、昨今注目を集めているのがIoTです。そのIoTにAIを活用することで成果を挙げている、化学プラントの事例やドライブレコーダーの画像解析事例などについて、NTTコミュニケーションズ技術開発部の伊藤浩二氏にお話を伺いました。

 

プラント内の約50種類のセンサーデータをAIで分析

 IoTの具体的な利用方法として期待されているものの1つに、工場やプラントにおける機器の「故障予知」や「異常検知」が挙げられます。各種センサーからネットワーク経由でデータを収集し、それを分析することで機器の故障を予知したり、あるいは異常を検知したりするというものです。

 これを実現するためには、収集したデータを適切に分析する必要がありますが、膨大なデータの分析作業を人手で行うのは現実的ではないでしょう。そこで期待されるのがAIであり、刻々とセンサーから出力されるデータをAIによって分析し、故障の予知や異常の検知ができれば、工場やプラントのオペレーションを大きく変革できる可能性が生まれます。こうしたAIの活用にチャレンジし、大きな成果を生み出したのが三井化学株式会社です。

 分析の対象となったのは、同社の化学プラント内にある反応炉に取り付けられた約50種類のセンサーが出力するデータです。製造されているのはガス製品であり、反応炉にはさまざまな原料が流れ込んでいます。それらの原料の温度や圧力、流量などといったプロセスデータを取り込み、精製されるガス製品の品質(Xガス濃度)をAIで分析します。そこで使われるAIを、NTTコミュニケーションズが開発しました。

IoT×AI事例/化学プラントの運転支援(1)

 

20分後の結果をAIで高精度に予測

 このプロジェクトの意図について、NTTコミュニケーションズの伊藤浩二氏は次のように説明します。

 「反応炉自体が高温で稼働しているため、取り付けられているセンサー自体が壊れてしまうことがありました。以前から、センサーが異常な数値を示すとアラームが鳴るようになっていましたが、その理由がセンサーの故障なのか、それともプラント自体に問題があるのかは人間が判断しなければならなかったのです。そこでAIを使って分析を行い、そこから得られた予測(推定値)と反応炉に取り付けられたガスの濃度を調べるXガス分析計の値(実測値)を比較し、センサーが故障しただけなのか、プラントに異常が生じたのかを自動的に判断できる技術を開発しました」

 反応炉に取り付けられたセンサーが故障しただけの場合、そのセンサーから出力されるデータは異常値となるため、AIによる予測(推定値)も実際とは異なる数値になります。一方、反応炉に取り付けられたXガス分析計の値(実測値)は、センサーの異常とは関係なく精製されたガス濃度の値を示します。この2つの値を比較し、両者に大きな乖離があればセンサーの故障と判断できます。

 しかしプラントに異常が生じている場合、… 続きを読む

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Bizコンパス編集部

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