　何を、どこへ、いつまでに、どれくらい補充すべきかを示すことで、予測による計画ではなく生産を確定することができる。生産を確定できれば、原材料はどうするか、どの設備を使うか、誰を割り当てるかなど全部前段取りができるようになる。設備の点検もしっかりでき、故障も回避できる。在庫最適化ができれば工場のスマート化が一気に進む。

　日本では労働人口が2050年までに2614万人減ると見込まれている。ただ見方を変えれば、うまく仕組みを変えて今まで通り製造できれば、2614万人分の雇用費用が利益になる。

SKU（最小単位管理）ごとの在庫最適化（左）と、管理画面のイメージ（右）出所：横河デジタル

計画変更に強いオペレーションの姿（左）と、各システムを組み合わせて目指す利益の最大化（右）出所：横河デジタル

MONOist　現状の人員規模と今後の事業計画を教えてください。

鹿子木氏　まずは、横河電機でAIの研究開発や製品開発をしていたメンバーの一部と、DXの支援や整備に従事してクラウドアプリケーションなどを開発していたメンバーの一部を合わせた40人ほどでスタートした。

　2023年度には、グループ会社から情報系ソフトウェア企画、開発機能とコンサルティングスキルのあるメンバーを集め、外部採用も含めて400人規模に拡大する予定だ。

　売上計画としては、2026年度に横河デジタル単体で300～400億円規模を目標としている。そのためには横河デジタルだけではなく、横河グループや外部のコンサルティング会社ともアライアンスを組みながら進んでいきたい。プロセス産業だけでなく、加工組立産業にも広げて、いずれは日本で生まれたDXソリューションを海外にも展開したい。

勝木氏　横河電機は測る力を持っている。そこに横河デジタルのつなぐ力によって、価値ある情報を結び付け、顧客とともにさらに高みに向かっていきたい。

≫「製造業×IoT キーマンインタビュー」のバックナンバー

強化学習AIで化学プラントの35日間自律制御に成功、完全自律工場へ道筋
横河電機とJSRは2022年3月22日、化学プラントをAI（人工知能）によって自律制御する共同実証実験に成功したと発表した。蒸留塔において35日間の連続稼働を行い、品質確保と省エネルギーのバランスを取った最適稼働を実現した。「化学プラントにおいて、AIが操作量を直接変更するものとしては世界で初めての成功」（横河電機調べ）だとしている。
横河電機が行き着いた、工場でAIが価値を出せる3つのポイント
スマート工場化が進む中、製造現場でのAI活用が広がりを見せている。その中で成果を出すポイントとして3つのポイントを挙げるのが横河電機だ。横河電機のプラント向けAIへの取り組みを紹介する。
製造現場でAIを活用するために考えるべき3つのポイント
MONOist、EE Times Japan、EDN Japan、スマートジャパンの、アイティメディアにおける産業向けメディアは2021年12月8～9日、オンラインでセミナー「MONOist IoT Forum 2021 Digital Live」を開催した。同セミナーは通算で15回目となり、前回に引き続きオンラインでの開催となった。本稿では横河電機横河プロダクト本部コントロールセンターセンター長の鹿子木宏明氏「製造業でのAIデータ解析・AI制御の最先端と、そのさらに先」と題した基調講演の内容を紹介する。
横河電機が進める2つのDX、グローバル最適化やIT変革を推進
日本ものづくりワールド（2021年2月3～5日、千葉県・幕張メッセ）の特別講演として、横河電機執行役員（CIO）デジタル戦略本部長兼デジタルエンタープライズ事業本部DXプラットフォームセンター長の舩生幸宏氏が「横河電機のグローバルIT戦略～DX推進に貢献出来るIT部門への変革～」をテーマに講演した。
スマート工場化は次段階へ、AI活用の定着とアプリケーション拡大に期待
スマート工場化の動きは着実に広がっている。その中で2022年はAIを活用した「アプリケーションの拡大」をポイントにデータ活用のさまざまな形が広がる見込みだ。
スマート工場は“分断”が課題、カギは「データ取得」を前提としたツールの充実
工場のスマート化への取り組みは2020年も広がりを見せているが、成果を生み出せているところはまだまだ少ない状況だ。その中で、先行企業と停滞企業の“分断”が進んでいる。新型コロナウイルス感染症（COVID－19）対応なども含めて2021年もスマート工場化への取り組みは加速する見込みだが、この“分断”を解消するような動きが広がる見込みだ。