自律化で実現する持続可能な工場運営と製造業の次の一手

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　20世紀の大量生産・大量消費時代を経て、持続可能な社会の実現と働く人の心的な豊かさの両立が求められている現代。一方で製造現場では人手不足や熟練者の高齢化、脱炭素、サプライチェーンの変動など、複雑な課題への対応を迫られている。こうした環境変化に対し、従来の自動化の限界を超え「自律化」によって工場運営に変革を起こすアプローチが注目を集めている。アズビル 参与 アドバンスオートメーションカンパニー 自律化システム事業推進部の木村大作氏による講演「自律化（AI×制御）が実現する持続可能な工場運営と社会価値の創出」では、工場全体を自律運用に導く最新ソリューションとその効果が語られた。

従来オートメーションの限界を打破する「自律化」への進化

　木村氏はまず「自律化（Autonomy）」の定義について解説。「身近なもので部屋の掃除に例えると、ほうきは手動で掃除機は自動、そしてお掃除ロボットのように自ら判断して動作するのが『自律』に当たる。当社では自律化を単なるロボット化ではなくシステムとして捉えている」（木村氏）

　アズビルが提唱する「自律化システム」は、（1）自動プランニング（2）状態認知・障害の予知予測（3）推論・対策立案（4）実行系への指令（5）自己パフォーマンス評価・強化学習という5つの基本機能を備える。これにより、予期せぬ環境変化に対してもシステムが自ら判断し、最適な行動を継続的に実行できる環境を構築する。

人手による管理業務を制御系に変革する工場自律運用システム

　現在、多くの製造工場では製造ラインの物理制御（DCSやシーケンス制御）で自動化が進み、一定の生産性が確保されている。しかし、品質・期日・コストを考慮し計画通りの品目を製造するための管理業務（生産管理・品質管理・設備管理など）は、いまだに人手による運用に大きく依存しているのが現状だ。

　人手に頼る理由は2つある。1つ目は、従来の制御技術では製品出来高や品質、製造コストなどを直接制御できないこと。2つ目は、設備の劣化が品質に影響し、品質不合格が出来高に影響するように、管理指標同士が複雑に干渉し合うためだ。その結果、納期遅延やロス、技能伝承の難しさといった課題が解決されずに残ってしまう。

　そこでアズビルが提案するのが、管理業務の領域に「自律化層」を配置し、高度なAIが自動化層（IT/OT）へ指令を出す「工場自律運用システム」だ。製品出来高や品質、設備状態、エネルギー消費、環境といった工場運営指標を制御系に変革することで、人の介在を最小限に抑えてロスを削減し、人間はより創造的な業務に注力できるようになる。

生産・品質・設備管理を高度化するAIソリューション

　木村氏は工場自律運用システムを構成する具体的なAIソリューションとして3つのシステムを紹介。1つ目は自律型のAI最適生産計画立案システム「VIRTUAL PLANNER PP」だ。多品種生産など複雑な生産計画に対し、深層ニューラルネットワークと強化学習で最適計画を自動立案する 。化学品メーカーでの実証例では、ベテラン担当者の計画と比較して洗浄回数やタンク切り替え回数を大幅に削減し、段取り作業を75％削減する成果を上げた。

　2つ目は自律型で品質管理を担うAI品質ナビゲーションシステム「Deep Anchor」だ。品質影響因子を自動抽出し、毎ロットの傾向をリアルタイムで監視する。異常発生時の原因調査を約20分に短縮できる上、データサイエンティスト不要で現場担当者が自ら運用できる点が強みだ。

　3つ目は自律型で設備管理を支えるAIベースCBMプラットフォーム「BiGEYES MM」だ。設備センサーに加え製造ラインのデータを分析し、3種類のAIモデルで状態をリアルタイム推定。突発故障ゼロと保全コスト最小化を達成する。

　「自律化システムにより製造現場の生産性は飛躍的に向上し、省エネ・脱炭素や働く人のストレスフリー（Well-being）といった社会価値の創出に貢献できる」（木村氏）

工場自律運用システムの全体構造（提供：アズビル）