　同社は、IoT（モノのインターネット）プラットフォーム「Lumada」のAI技術と発電や化学分野向けのプラント設計、プロセス制御のノウハウを活用し、石油化学プラント全体の状態変化や異常発生の予兆をリアルタイムに診断するプラント予兆診断技術を開発。これを昭和電工大分コンビナートのエチレンプラントに適用した結果、プラントの故障要因となるコーキングの発生条件を解析し、熟練オペレーターに依存せずに予兆を検知できた。

左：昭和電工のエチレンプラント分解炉の外観写真、右：「ARTiMo」の監視システム画面（クリックで拡大）出典：日立製作所

　今回、この成果を反映させ、ARTiMOとして提供を開始した。同サービスでは、収集したプラントの運転データをデータクラスタリング技術であるART（適応共鳴理論）を用いて解析する。

　具体的には、事前に温度や圧力などの正常な運転データを学習させ、予兆診断の基準となるデータの相関関係を分類して正常データのカテゴリーを自動生成する。実際のプラント運転時に取得した新規データは自動分類され、正常カテゴリーとの比較により運転状態が正常かどうかを診断する。オペレーターは、プラントの運転状況や、温度、圧力の高低といった正常カテゴリーとは異なる要因を基に、正常または異常を判断し、学習させる。これによって、次回以降の診断精度を高められる。

「ARTiMo」における異常検知方法出典：日立製作所

　同サービスにより、プラントを構成する機器などの複合要因による異常を早期に検知可能になる。また、運転を監視するオペレーターの負担を軽減し、故障発生率の低下による運用と保守の効率化が期待できる。

AIとIoTを活用したプラント運転データ解析サービスを提供
NECと日揮は、AIとIoTを活用したプラント運転データの解析サービス提供について協業を開始した。石油精製、化学、LNG（液化天然ガス）／ガス、発電、資源開発分野において、プラント運転異常の予兆を検知するシステムを構築する。
鉄鋼プラントの冷間圧延機をリアルタイムで自動制御する技術
日立製作所は、AIを活用して、鉄鋼プラントで鋼板を製造する冷間圧延機をリアルタイムで自動制御する技術を開発した。熟練工が持つ冷間圧延機の操作ノウハウをデジタル化し、制御を自動化することでオペレーターの操作負担を軽減する。
化学プラントでのAI活用、三井化学は15年前から取り組んでいた
NTTコミュニケーションズの「IoT×AI 最新動向勉強会」に、三井化学の十河信二氏が登壇。同社の化学プラントにおけるIoTやAIの活用について説明した。ディープラーニングによる化学プラントの品質予測の共同研究結果を紹介し「15年前に当社が取り組んだニューラルネットワーク技術は確実に進化している」と述べた。
機械設備の故障原因推定と故障予測の予兆診断サービス
日立パワーソリューションズは、機械設備の予兆診断サービスとして「故障原因推定サービス」「故障予測サービス」の2サービスを追加する。予兆診断システム「HiPAMPS」「HiPAMPS-Edge」を用いて提供するサービスとなる。
プラントを常時モニタリングするネットワークサービスを提供開始
村田製作所は千代田化工建設と共同で、プラント運転の常時モニタリングができるセンサーネットワークサービス「プラントスマートIoTサービス」の提供を開始した。
冷凍機の故障を予知、予防保全でメンテナンスコストを25％削減
ニチレイロジグループ本社と日立製作所は2018年8月28日、IoT技術を活用し、冷凍設備の故障予兆診断と運転、メンテナンスの効率化に向けた共同実証を2018年9月から開始することを発表した。