合成樹脂製造プラントの運転自動化を実現するデジタルツイン技術を実用化
DICと日立製作所（以下、日立）は2024年12月5日、合成樹脂製造プラントの運転自動化を図るデジタルツイン技術として、プロセスインフォマティクスを活用したシステムを実用化し、DICの国内プラントで2025年1月に本格稼働すると発表した。 最適運転条件の探索を支援するヒートマップの画面［クリックで拡大］ 出所：DIC 両社は2021年から実プラントへの適用に向けて同システムの共同実証を行ってきた。その結果、製造工程における反応状態の予測および最適運転条件の探索技術を確立し、実用化に至った。DICと日立は今後、同システムをDICの国内3拠点、海外1拠点へ展開していく予定だ。 なお、プロセスインフォマティクスとは統計分析などを活用したインフォマティクス（情報科学）の手法により、製造条件を最適化する取り組みだ。
反応予測モデルで最適な運転条件を算出
従来、プラントの現場では、サンプリングした製品の状態や品質を確認／監視しながら、熟練者がDCS（分散制御システム）操作値の補正や追加操作により反応を制御している。 一方、今回のシステムはAI（人工知能）などを用いた反応予測モデルにより、サイバー空間上にプラントの運転状況を再現するとともに、プロセスインフォマティクスの活用で、目標とする品質値に向けた調整タイミングや投入量を決めるための最適な運転条件を導き出す。それらをフィジカル空間（現場）にフィードバックすることも可能にしている。 これにより、現場でのサンプリング確認回数の低減、品質の安定化、作業員の作業効率向上、新製品導入時の立ち上げ期間短縮に貢献し、フロントラインワーカーの負担軽減と生産性向上の実現に役立つ。
新システムの特徴
新システムは、合成樹脂の代表的な生産方法であるバッチ生産に対応する他、目標とする品質値（粘度など）を得るための運転条件（調整タイミングや投入量など）を自動で算出し、「ヒートマップ」として作業員に明示し、バッチ生産に適切な運転条件を選択できるようになる。約20回のバッチ生産運転データのみで化学品製造に活用できるモデルの作成も可能だ。 さらに、システム画面に表示する粘度などの「品質予測カーブ」により、反応中の手動サンプリング分析操作を行うことなく、現在の製品品質、将来の品質の推移と反応工程が終わるタイミングを確かめられる。品質予測カーブは反応終了時点（数時間後）までの品質も予測可能。過去の運転実績と比較する機能により、作業員が納得感を持って運転条件も確認できる。 バッチ生産とは、原料投入、製造、製品取り出しの工程を1回ごとに実施する、少量多品種に適した生産方法で、連続生産と対比して用いられる。連続生産とは、化学反応や工程を中断することなく、連続的に進行させ製品を連続して取り出す方法だ。エネルギーや作業時間の効率化などのメリットがある。 新システムで導入したヒートマップでは、製造時の追加原料量（縦軸）と追加タイミング（横軸）の組み合わせにより、製品品質が所定の値に到達するための最短運転時間の予測結果を可視化する。これにより、作業員は現状の予測結果から高い効果を見込める運転操作を選べる。また、色の濃淡は運転時間の差を表し、濃いほど短い時間となる。 今後は、同システムの本格稼働を皮切りに、DICはこれまで社内で開発してきたAI技術の権利化をより積極的に進める。日立とともに、バッチ生産における巡回点検や原料の搬出入作業のロボティクス化、各システム間のデータ入力作業や生産計画立案の自動化など、高度な自動製造システムの実現も目指す。さらに、製造実行領域のみならず、サプライチェーンを含めた全体の最適化／効率化に向けた取り組みも検討していく。
