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プラントのDX化による異常予兆検知、予知保全とその運用

プラントのDX化による異常予兆検知、予知保全とその運用

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開催日

  • 2025年1月14日(火) 10時00分 ～ 17時15分

プログラム

第1部 AI×IoTによる化学プラントの異常検知システムの構築

(2025年1月14日 10:00〜11:30)

　本講演では、AI×IoT技術を活用した化学プラントにおける異常検知システムの構築について解説します。IoTデバイスで収集される振動や音響データを基に、AIアルゴリズムが異常を検知し、故障予知に繋げる方法を紹介します。また、データの前処理や少量データでの異常検知の手法についても触れ、生成AIを活用したアフターアクションやトラブルシューティング支援の実現可能性を議論します。最先端のAI技術が現場に与えるインパクトと、その具体的な応用方法についてお話しします。

  1. はじめに
    1. 保守/保全のデジタル化
    2. 化学プラントにおける設備監視の重要性
    3. AI×IoT技術の概略
  2. データ収集と前処理
    1. 振動データおよび音響データの収集方法
    2. データの品質向上のための前処理方法
  3. AIによる異常検知と故障予知
    1. 少量データでの異常検知
    2. AIモデルの構築とチューニング
    3. 事例紹介
  4. 生成AIの活用
    1. トラブル発生後の対応支援としての生成AI
    2. 一般的なLLM (例:Chat-GPT) とRAG (Retrieval-Augmented Generation) の比較
    3. 現場で使うLLMの特徴
    • 質疑応答

第2部 生産設備における予兆保全を目指したDXの取組み

(2025年1月14日 12:15〜13:45)

　富士フイルムでは、生産設備に対して、予め定めている保全標準と設備の状態や生産の状況を基にして保全計画を立案、日々の保全活動を実施し、また、その活動結果を分析することにより、保全標準、保全計画を見直す予兆保全を展開している。
　このPDCAサイクルの中で、デジタル技術を駆使しデータ収集・分析を行っており、本講演では、富士フイルムの保全改革、及び、保全活動におけるDX推進に向けたコンセプトとデジタル化の事例を紹介する。

  1. ものづくりにおけるDXの取り組むべき姿
  2. 生産現場におけるDXの取り組み
    1. 工程情報の見える化
    2. 品質要因解析への適用事例
  3. 予兆保全を目指したDXの取組み
    1. 富士フイルムの保全改革
      1. 設備保全が抱える問題点と保全改革
      2. 人材育成の取組み
      3. 点検・診断・延命化技術の深耕
      4. 情報の見える化/設備履歴の情報集約
    2. 設備管理におけるDXの取組み
      1. FMEA・FTAの活用
      2. 保全報告等の情報収集
      3. 自然言語分析の活用
      4. 活動の分析
  4. まとめ
    • 質疑応答

第3部 ブリヂストン知財経営: 共創の知財戦略と新規事業の創出

(2025年1月14日 14:00〜15:30)

　デジタルツインという言葉がプラント界隈で聞かれ始めてすでに10年近く経つが、様々なベンダーが独自の解釈でツールやサービスを提供している。エンジニアリング企業として早くからデジタルツインの可能性を見出し、国内外のお客様の声を聞いてきた。
　本講演ではプラントに求められる、真に使えるデジタルツインとは何なのかを整理し、今後生成AI、やIoT、XR、ロボットといった将来の技術がさらに発達してくることで、どこへ向かってゆくかを考察する。

  1. デジタルツインと呼ばれているものの正体
  2. デジタルツインへの誤解
    1. コンサルの誤解
    2. ITベンダーの誤解
    3. OTベンダーの誤解
    4. エンジニアリング会社の誤解
  3. ラントデジタルツインに求められるもの
    1. データから見た建設 (EPC) とO&M (Operation & Maintenance) の本質
    2. 運転と保全の健全性
    3. 属人からデータドリブンへ
    4. サイバーフィジカルシステムとデータの主権
  4. プラントデジタルツインの中身
    1. データはどこにある?
    2. プロセスデジタルツイン
    3. 3Dデジタルツイン
  5. デジタルツインの向かう先
  6. まとめ
    • 質疑応答

第4部 異常予兆検知・制御へのAI技術導入と実装、そして真のDXに向けた挑戦

(2025年1月14日 15:45〜17:15)

　YOKOGAWAはAI技術を用いたデータ解析に基づいたプラントの異常予兆検知について多くの実績を持ちます。更に、AIによるプラント自律制御に挑戦し、これを実現しました。
　ここでは、YOKOGAWAのAI技術に関する考え方をお話しした後、プラントの異常予兆検知に関する事例を紹介し、さらに、自律制御AI技術の開発過程とプラントへ適用した事例の詳細について述べます。そして、YOKOGAWAが目指す真のDXに向けた挑戦についてお話しします。

  1. はじめに、
  2. YOKOGAWAのAI技術に関する考え方
  3. AI技術を使ったデータ解析による異常予兆検知
    1. AIデータ解析プロセス
    2. 異常予兆検知事例 (1)
    3. 異常予兆検知事例 (2)
  4. 自律制御AI技術の開発
    1. 開発の背景
    2. 開発の経緯
    3. Factorial Kernel Dynamic Policy Programing
  5. 自律制御AIの化学プラントへの適用
    1. 適用箇所の詳細
    2. 適用の手順詳細
    3. 適用結果
  6. 横河が目指す真のDXに向けた挑戦
    1. DXの現状
    2. DXで目指すべきもの
    3. AI ファーストとは、
    4. AIファースト・マニュファクチャリングの実現
  7. さいごに
    • 質疑応答
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講師

  • 相馬 知也 氏
    株式会社Argopilot
    代表取締役
  • 石野 昌裕 氏
    富士フイルムエンジニアリング株式会社 ビジネス開発事業部
    テクニカルアドバイザー
  • 米山 徹 氏
    千代田化工建設 株式会社 O&M-Xソリューション事業部 開発・海外プロジェクトセクション
    リーダー
  • 小渕 恵一郎 氏
    横河デジタル 株式会社 Enterprise AI推進室
    Chief AI Officer
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主催

株式会社 技術情報協会
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お問い合わせ

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受講料

1名様
: 60,000円 (税別) / 66,000円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 55,000円(税別) / 60,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 121,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 181,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
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アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
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    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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