第1部. 老朽化した化学プラントの予知保全に活用できるIoT/AI活用システムの技術とその構築

(2021年11月30日 10:30〜14:30)

　現在、日本の化学プラントが抱える課題の一つとして老朽化による「想定外の事故」の発生がある。保全の現場では、これまでも、そして現在も適切な検査と保全を行い、事故の発生を防ごうとしてはいるがそれでも事故は起きてしまう。このような中、近年IoTやAIを設備保全の現場に活用しようという動きが活発になってきている。しかし、IoT/AIを活用して「予知保全」を行おうとしても、どこから手を付けていいのか、またどこに相談すればいいのかが分からないという話も聞くようになった。
　本講演では「想定外の異常の発見」をIoT/AI技術を使ってどのように構築していくのか、使える技術は何かなど導入した企業の実例をもとに紹介する。あわせて導入時に考えるべきポイントや注意点、プロジェクトの進め方などについても、講師の経験をもとに紹介する。そして大企業にとどまらない導入の方法についても解説する。

1. スマート保安の現状と取り組み状況
   1. 経産省におけるスマート保安への取り組み
   2. 各社の取り組み状況
2. IoT×AI技術と現場活用
   1. AI/IoTを現場に適用するときの考え方と注意点
   2. AI技術の特徴
3. 化学プラントの保全に活用可能なAI技術
   1. インバリアント分析技術
      1. インバリアント分析とは
      2. 導入事例
      3. 各業種ごとの概要紹介
   2. 学習モデルを作らない異常検知技術
      1. モデルフリー分析とは
      2. 導入事例
4. 現場導入のポイント
   1. 現場導入時に注意するポイント
   2. 失敗する原因
   3. 進め方の手順
• 質疑応答

第2部. プラント制御におけるデータ分析技術と異常診断、品質推定への活用

(2021年11月30日 14:45〜16:15)

　近年IoT・インターネット環境の進展によりさまざまな分野で多くのデータが蓄積され、データから価値を創出する手段としてのデータ分析技術(統計・人工知能・機械学習などのアルゴリズム技術)の適用が盛んに図られている。
　本発表では、データさえあれば適用・活用が可能というデータ分析技術の特性を踏まえ、プラント分野での適用・導入が容易であり、品質の安定化・改善や省エネ等の効果を確認しやすい「異常診断」「品質推定」の技術とそのソフトウェアを中心に紹介・概説する。また、データから価値を引き出す・生み出すことの意味と、データ分析技術がそれにどのように生かされているかを概観し、データ分析技術の本質的な意味についても解説する。

1. はじめに・社会的背景
   1. IoT、ビッグデータ、データ解析技術とは
      • 統計
      • 機械学習
      • 人工知能
      • AI
   2. データ分析技術が可能かつ必要となる背景
2. データによる異常診断・品質推定とは
   1. 身近な事例によるプラント分野のデータ活用イメージ
3. データ分析技術の全体像とデータから引き出す・生み出す価値
   1. データ分析技術と対象データ
   2. データとデータ分析技術のどこで価値を生み出すか
   3. データ分析技術と創出価値の例
      • 異常診断
      • 推定予測
      • 操作支援
      • 最適化
      • 制御
4. データ分析技術による異常診断・品質推定の技術的背景と基礎
   1. 診断・推定に用いられるデータ分析技術の技術概要
   2. 説明できるAIとその背景・必要性
5. データ分析技術による異常診断・品質推定のソフトウェア実装
   1. 診断:MSPC
   2. 推定:ソフトセンサ
6. 異常診断・品質推定の事例
   1. 異常診断の適用事例
   2. 品質推定・予測の適用事例
   3. 周辺でのデータ分析技術の適用事例
7. まとめ
• 質疑応答