日立製作所、化学プラントのバッチ生産をAIで可視化する運転支援システム提供：製造ITニュース

日立製作所は、化学品製造プラントの運転を支援する「最適運転ガイダンスシステム」を発表した。属人的な負担が課題だったバッチ生産プロセスをフィジカルAIでサイバー空間に再現し、最適な制御方法を提示する。

[MONOist]

　日立製作所は2026年7月7日、化学品製造プラントの生産運転をフィジカルAI（人工知能）で支援する「最適運転ガイダンスシステム」を同年内に販売すると発表した。少量多品種で製造するバッチ生産のプロセスをサイバー空間に再現、分析し、DCSやPLCの最適な制御方法を提示する。

「最適運転ガイダンスシステム」のイメージ［クリックで拡大］ 出所：日立製作所

　同システムは、産業領域のドメインナレッジとAIを融合したプロセスモデルと、効率的に最適な制御方法を提示できる制御モデルを組み合わせている。

　プロセスモデルでは、反応設備の内部で実行される処理を独自の理論式で可視化し、定式化しにくい経年劣化などの要素をAIで予測する。現場の知見をAIに組み込めるため、従来技術よりも少ないデータで精度を保った予測ができるほか、理論式を汎用的に適用する仕組みによりモデル構築時間を短縮する。

　制御モデルには、過去の運転データを強化学習する独自技術を採用した。エラー回数が少ない、製品品質が高い、運転時間が短いなど、運転結果が良好だった条件を基に設備設定の候補を提示する。独自のクラスタリング技術で状態を定義して時系列変化を強化学習させることで、従来の強化学習手法と比べて比較的短時間での学習、予測が可能になった。これらにより、オペレーターの経験や勘への依存を減らし、品質を安定させつつ、生産効率も向上する。

　化学品などのプロセス製造業では、海外の安価な製品に対抗するため、付加価値の高い製品を多品種少量生産するバッチ生産が不可欠となっている。しかし、バッチ生産は設備内部の状態が刻々と変化し複雑な反応制御が必要なため、オペレーターの経験や勘に強く依存してきた。そのため、品質や生産性にばらつきが生じるほか、計器の指示値から内部状態を予測するオペレーターの負担が大きな課題となっていた。

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