AIでプラント運転状態を自動解析、予兆診断サービスを開始：製造ITニュース

日立製作所は、石油化学プラント向けの予兆診断サービス「ARTiMo」の提供を開始した。AI（人工知能）によって石油化学プラントの運転状態を自動的に分類・解析し、故障の前兆である状態変化や異常発生をリアルタイムに検知する。

[MONOist]

　日立製作所は2018年10月4日、石油化学プラント向けの予兆診断サービス「ARTiMo（アルティモ）」の提供を開始した。AI（人工知能）によって石油化学プラントの運転状態を自動的に解析し、故障の前兆である状態変化や異常発生をリアルタイムに検知する。

　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。