製造業における既存制御の課題解決を目指す、横河電機の自律制御AI活用サービス：FAインタビュー
横河電機はエッジコントローラーで自律制御AI（人工知能）を活用できるサービスを開始した。サービスの概要や特徴について、横河電機 横河プロダクト本部 AI/DXビジネス開拓部 部長の後藤宏紹氏に話を聞いた。
横河電機は2023年2月27日、エッジコントローラーで自律制御AI（人工知能）を活用できるサービスを開始、同社独自の強化学習AIを用いて、プロセス製造業にとどまらない適用を目指している。サービスの概要や特徴について、横河電機 横河プロダクト本部 AI/DXビジネス開拓部 部長の後藤宏紹氏に話を聞いた。
後藤氏は自律制御AIについて「独自のアルゴリズムであるFKDPP（Factorial Kernel Dynamic Policy Programming）によって、最適な制御方法を自ら導き出すことができる。このアルゴリズムを作るために、横河電機の知見を総動員した」と語る。
横河電機ではこの自律制御AIを2020年から駒ヶ根事業所（長野県宮田村）の半導体クリーンルームの空調制御に導入し、電力とガスの使用量を最小限にする制御を行っている他、2022年には化学プラントの35日間自律制御に成功している。
今回は、この自律制御AIでAI制御モデルを作成し、リアルタイムOSコントローラー「e-RT3」に実装して活用するサービスとなる。
利用に当たってはe-RT3や周辺機器に加えて、AI制御モデルを実行するためのライセンス（1台10万円）、AI制御を用いた学習サービス（年2万円、いずれも税別）が必要となり、導入コストは合計約70万円から、となっている。
ユーザーは、対象となる制御機器の目標値や測定値、測定量などの稼働データを、クラウド上のAI制御学習サービスにアップロードし、シミュレーターを作製。AI制御学習を行い、AI制御モデルを生成する。このAI制御モデルを用いてプログラミングを行い、CPUモジュールに実装する。
「ユーザーにAIの知見は必要なく、どの制御を対象にしたいか、制御で見なければならないパラメーターは何で、どんな制御をしたいのかを決めてアップロードしてもらえれば、クラウドでAIモデルを作ることができる」（後藤氏）
既存制御＋AI制御＝自律制御、まずはAI制御の浸透を目指す
一般的な強化学習に比べて少ない試行回数で学習可能となっており、これまで熟練作業者のカンコツによる調整が必要だった工程においてAIによる自律運転が可能になる。また、既存制御より細やかな制御によって現在値が目標値を行き過ぎてしまうオーバーシュートを抑制する。
「APC（高度制御）、PID（比例、積分、微分）などの既存の制御技術でうまく制御できないため人が行っていた制御をAI制御に置き換えることができる。エッジコントローラーなので取り回しがしやすく、既存の制御はそのままに、エッジコントローラーだけ増設して制御できるようになる」（後藤氏）
適用範囲はプロセス製造業にとどまらず、半導体製造における拡散炉の炉温制御や射出成型機のシリンダーの温度制御、自動車のボディー形状を成型する金属プレスや、医薬品製造の無菌アイソレーターの圧力制御などでも活用可能と見る。
「温度制御から圧力制御、流量制御へと幅を広げていくことができると考えている。モノを提供することで、われわれの想定以上のアイデアがユーザー側からどんどん生まれてくるはず。ようやくAI制御というものに触れられる環境を作ることができた。ユーザーにAI制御の特性を知ってもらうことで、“ここまでは既存技術で、ここから先はAI制御”といった判断もできるようになり、ユーザー側に既存制御＋AI制御＝自律制御という計算式ができてくるのでは。今回の製品はその第一歩になる」（後藤氏）
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
なぜ製造現場のAI活用がうまくいかないのか
成果が出ないスマートファクトリーの課題を掘り下げ、より多くの製造業が成果を得られるようにするために、考え方を整理し分かりやすく紹介する本連載。前回から製造現場でつまずくポイントとその対策についてお伝えしていますが、第7回では、製造現場でのAI活用の課題と生かし方について解説します。
AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
人工知能は製造現場でどう役に立つのか
人間の知的活動を代替するといわれる人工知能が大きな注目を集めている。ただ、製造現場で「使える」人工知能は、一般的に言われているような大規模演算が必要なものではない。「使える人工知能」に向けていち早く実現へと踏み出しているファナックとPFNの取り組みを紹介する。
エッジコントローラー上で自律制御AI活用、横河電機がプラントの自律化領域を拡大
横河電機はリアルタイムOSコントローラー「e-RT3」のオプションサービスとして、装置を制御するエッジコントローラー上で自律制御AI（人工知能）を活用できるサービスを開始すると発表した。
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。