for 最適制御目標に合わせて、設備の運転を自動で調整。
品質・生産量・エネルギーの目標と、設備や工程の制約をもとに、AIが温度・圧力・速度などの運転条件を算出し、設備の運転を自動で調整します。熟練者が経験で行ってきた条件の調整を、データにもとづく制御に置き換えます。
焼成ライン 2号炉
条件を調整中- 品質不良率を下げる
- 生産量計画どおり
- エネルギー使用量を抑える
| 運転条件 | いま | AIの設定値 |
|---|---|---|
| 炉内温度 | 820 ℃ | → 812 ℃ |
| ライン速度 | 12.0 m/min | → 12.4 m/min |
| 送風量 | 70 % | → 64 % |
原料の水分が上がったため、温度を下げて速度を上げる条件に切り替えます。設備の上下限の範囲内です。
※ 画面と数値はイメージです。
＼ 温度・圧力・速度・流量など、さまざまな運転条件に対応 ／
よくある困りごと
その運転条件、
人の勘で決まっていませんか。
原料も環境も毎日変わるのに、設備の運転条件は変わらないまま。そのずれを埋めるのが、SignalCraft for 最適制御です。
01
条件の調整が熟練者に頼っている
どの条件をどれだけ変えるかは経験で決まり、担当者がいないと調整できません。
02
原料や環境の変化に追いつけない
原料のロットや気温・湿度が変わっても条件はそのままで、品質がばらつきます。
03
品質を守るために余裕をとりすぎる
不良を出さないよう高めの温度や遅めの速度で運転し、エネルギーと時間を使いすぎています。
04
品質・生産量・省エネが両立しない
どれかを優先すると別のどれかが下がり、どこが最もよいバランスかが分かりません。
05
条件出しに時間と試作がかかる
新しい品種や設備のたびに試作を重ね、条件が決まるまで量産に入れません。
その困りごと、
解決できること ↓
SignalCraft for 最適制御で解決
解決できること
設備のデータを、
目標どおりの運転に
扱うデータ
運転と結果のデータを、
ひとつにつなぐ
運転条件
- 温度
- 圧力
- 速度
- 流量
- 回転数
- 投入量
結果のデータ
- 品質検査の結果
- 不良率
- 生産量
- サイクルタイム
- 電力・燃料の使用量
変動の要因
- 原料のロット
- 外気温・湿度
- 設備の状態
- 品種の切り替え
※ 接続方法と、設備へ設定値を反映する方法は、設備ごとに事前に確認します。
主な機能
目標どおりに運転する、
4つの機能
目標
目標の設定
品質・生産量・省エネのどれを、どれだけ重く見るかを決めます。
最適化
最適な条件の算出
目標と制約のもとで、いま取るべき運転条件を計算します。
調整
運転の自動調整
算出した条件を、担当者の承認つき、または自動で設備に反映します。
制約
制約の順守
設備の上下限や安全の条件を守ったうえで、条件を決めます。
機能の詳細
何を入れて、
何が返ってくるか
01 目標の設定
何を優先するかを、決めておける
品質・生産量・エネルギーのうち、どれをどれだけ重く見るかを決めます。品種や時間帯、電力の状況に合わせて切り替えられます。
入れるもの品質の基準・生産計画・エネルギーの目標返るもの目標と優先度の設定目標の設定（例）
品質最優先（規格内を守る）
生産量計画どおり
電力ピーク時間帯は抑える
02 最適な条件の算出
いま取るべき条件を、計算する
運転条件と結果の関係を学んだモデルで、原料や環境の変化を踏まえて、目標に最も近づく条件を計算します。
入れるもの運転データ・原料や環境の情報返るもの温度・圧力・速度などの設定値算出した条件（例）
温度820 ℃ → 812 ℃
速度12.0 → 12.4 m/min
理由原料の水分が上がったため
03 運転の自動調整
算出した条件を、運転に反映する
算出した条件を、担当者の承認つき、または自動で設備に反映します。反映後の結果を見て、次の条件に活かします。
入れるもの算出した条件・担当者の承認返るもの設備への設定値の反映と、その結果反映の記録（例）
10:02条件を提案
10:05担当者が承認・反映
10:40品質は規格内で推移
04 制約の順守
守るべき範囲から、はみ出さない
設備の上下限、安全の条件、1回に変えてよい幅をあらかじめ決め、その範囲の中でだけ条件を決めます。
入れるもの設備の上下限・安全の条件返るもの範囲内に収めた条件制約（例）
温度780〜850 ℃
変化幅1回あたり ±10 ℃まで
安全インターロックは優先
任せる範囲は、
段階的に広げる
いきなり自動で動かすのではなく、まずは提案から。現場で確かめながら、設備ごとに任せる範囲を広げます。
STEP 01
提案
AIが条件を提案し、担当者が確かめて反映します。
STEP 02
承認つき
担当者が承認すると、AIが設備に反映します。
STEP 03
自動
決めた範囲の中で、AIが自動で調整し続けます。
活用シーン
毎日変わる条件に、
運転を合わせ続ける
01
原料が変わるたびの条件の見直し
ロットごとの性質の違いに合わせて、温度や投入量を調整し直します。
02
季節や気温による品質のばらつき
外気温や湿度の変化を踏まえ、乾燥・加熱の条件を整えます。
03
炉・空調・コンプレッサーの省エネ
品質を守ったまま、使いすぎていたエネルギーを抑えます。
04
品種の切り替えと立ち上げ
切り替え直後の条件出しを早め、規格外の時間を短くします。
こんな方に
製造・工程技術
条件の調整を、経験からデータへ
品質管理
ばらつきの少ない運転に
設備・エネルギー管理
品質を守った省エネに
導入効果
品質・生産量・省エネを、
同時に追える運転に
01
品質を、安定させる
原料や環境が変わっても条件を合わせ続け、品質のばらつきを抑えます。
02
エネルギーを、使いすぎない
品質に必要な分だけの温度や風量で運転し、余分なエネルギーを減らします。
03
条件の調整を、人に頼らない
熟練者の調整をデータにもとづく制御に置き換え、誰が担当しても同じ運転にします。
導入の流れ
STEP01
課題の整理
対象の設備と、品質・生産量・省エネのどれを優先したいかをうかがいます。
STEP02
データの確認
運転条件と結果のデータがそろっているかを確認し、足りない場合は取り方をご提案します。
STEP03
事前分析
お預かりしたデータで、条件をどこまで改善できる余地があるかを確かめ、ご報告します。
STEP04
提案モードでの運用
まずはAIが条件を提案し、担当者が確かめて反映する形で運用します。
STEP05
自動調整への切り替え
現場の確認を重ねたうえで、承認つき、または自動の調整へ段階的に広げます。
Q&A