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HI3 羽石産業知能研究所

素材・化学

化学・樹脂・鉄鋼・非鉄・ガラス・セラミックスに対するAI実装力

概要

素材・化学産業は、カーボンニュートラルへの対応とエネルギーコストの高止まりにより、事業構造そのものの転換を迫られています。鉄鋼における電炉シフトや化学における原燃料転換は、長年蓄積した操業ノウハウが通用しない新プロセスの立ち上げを意味し、同時に熟練オペレーターの大量退職が経験に頼る操業の限界を突きつけています。

研究開発においても、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の普及により、実験の試行回数で競う時代からデータで探索空間を絞り込む時代へと競争のルールが変わりました。HI3はMIによる材料開発支援からプロセス条件最適化・予兆検知まで、研究所と工場の両方に入り込み、開発から量産までを貫くAIを実装します。

活用事例

素材・化学の現場でHI3のAIが活用されている代表的な場面をご紹介します。

MIによる配合・組成探索

配合・組成・プロセス条件の組み合わせは天文学的で、全てを実験で検証することは不可能です。HI3の工程条件最適化モジュールは、過去の配合データと物性評価を学習した物性予測モデルとベイズ最適化による実験計画で、少ない実験回数で目標物性に到達させます。

実験データや研究報告書は知識構造化モジュールで資産化し、類似グレードの検索・流用判断や開発経緯の参照を、研究員の誰もが行える状態にします。

連続プロセスの条件最適化と省エネ

反応・溶解・圧延・焼成——連続プロセスの操業は、炉温や流量のわずかな差が収率とエネルギーコストを大きく左右します。HI3は操業データの時系列解析と工程条件最適化で、熟練オペレーターの調整を定量化し、品質制約のもとでエネルギーを最小化する条件を導きます。

原料性状の変動に応じた条件のフィードフォワード補正と、品質予測モジュールによるスペック逸脱の予兆検知を組み合わせ、新プロセスの立ち上げでも操業を安定させます。

表面欠陥検知とスペック逸脱の予兆

表面欠陥・組成ばらつき・スペック逸脱——素材の品質問題は、後工程の顧客の生産ラインを止めるリスクを伴います。HI3の外観検査モジュールはコイル・シート・フィルムの表面欠陥をライン速度で検知し、原因分析モジュールで欠陥の発生工程と条件を特定します。

品質成績書の自動作成・構造化まで含めて設計することで、出荷品質の保証と顧客対応のスピードを両立します。

回転機の予兆検知と定修計画

24時間連続操業のプラントでは、回転機の故障や炉の劣化が即、大規模な機会損失になります。HI3の異常検知モジュールはポンプ・コンプレッサー・ブロワーの振動・電流から故障の兆候を捉え、腐食・劣化の進行予測と合わせて、リスクベースの定修計画を支援します。

熟練オペレーターの「音や振動でわかる」判断は技術継承モジュールで形式知化し、大量退職後も操業と保全の判断品質を維持します。

関連製品&ソリューション

  • HI3 Agentic Data Factory

    製造業Agentic AI Data基盤

  • AI CoE+

    AI推進部署に伴走するAI推進室サービス

  • オーダーメイドAI開発

    研究開発から戦略策定、システム開発、AI基盤構築まで一気通貫で支援

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