　これまで樹脂製品の製造プロセスでは、サンプリングした製品の状態や品質を確認しながら、熟練者がDCS（分散制御システム）を手動で調整することで反応の制御を行っていた。今回の共同開発では、AI（人工知能）などを用いた高精度な反応予測モデルを用いて、サイバー空間上で運転状況をデジタル化。インフォマティクス（情報科学）の手法によって製造条件を最適化するProcess Informaticsを使い、最適な運転状況を導き出した後、それを製造現場へフィードバックする仕組みを構築する。

次世代樹脂生産プラントのイメージ［クリックで拡大］出所：日立製作所

　これにより、現場でのサンプリングが最低限で済むようになり、品質の安定、作業員の作業効率向上、新製品導入時の立ち上げ期間の短縮が図れる。また、構築したモデルを他工場に展開することで、製造拠点ごとの品質誤差や生産品目の偏りを抑えることも可能になる。

従来と今回の協創のイメージ［クリックで拡大］出所：日立製作所

　両社は、2022年中に反応予測モデルに基づいた最適運転条件の探索に関して、プロトタイプによる検証およびシステム化を実施する。その後、DICのプラントでの検証などを経て、2024年に製造プロセス全体を自動化するデジタルツイン技術の実用化を開始する予定。また、同年中に国内外の複数拠点へも展開するとしている。

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