Industrial Autonomy 実現を加速
YOKOGAWAは、IA2IAを通じて、お客様の自律化の実現に向け、明確なビジョンと道筋を提供します。そして、持続可能な価値創出を可能にするとともに、より相互につながり合う世界でのグローバルな課題への対応を支援します。
YOKOGAWAは、IA2IAは段階的に進む「旅路」であると捉え、お客様の現状と次のステージを明確にするための成熟度モデルを開発しました。
Autonomous Operationsを支える力
強化学習AIがもたらす、プラント操業の未来
奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）と当社が共同開発した「プラント自律制御AI FKDPP (Factorial Kernel Dynamic Policy Programming）」は、強化学習技術を用いた自律制御AIアルゴリズムで、既存の制御技術を適用することが難しく手動制御を行っている箇所の自律化を目指すものです。
YOKOGAWAは、FKDPPとプラント操業や制御に関する独自のノウハウを組み合わせて実用化、化学プラントの蒸留塔において手動操作されていた箇所の自律化に成功しました。AIにより、プラントの自律制御への道筋が開けつつあります。
ロボティクスが実現する、より安全で効率的なプラント運用
当社のロボット運用ソリューションの中核を担う「OpreX Robot Management Core」は、異なる種類のロボットを統合管理し、従来は人が行っていたプラントの保守作業をロボットに行わせることで、お客様のプラント保守の安全性向上と効率化に寄与します。また、当社のプラント制御・安全システムと連携することにより、ロボットが現場から取得したデータの活用や、操業手順としてロボットへの指示が可能となり、プラント操業の自律化に向けた第一歩を踏み出します。
Control of Workが支える、安全なIndustrial Autonomyの実現
自律化が進んだとしても、人の安全確保とリスク管理がなくなることはありません。Control of Work（作業管理）は、「誰が・どのような作業を・どのように実行するか」を厳格に管理し、危険を伴う作業における安全を確保します。適切な資格や手順が一貫して遵守されることで、事故やトラブルの未然防止につながります。安全なIndustrial Autonomyを支える基盤として、Control of Workは重要な役割を果たします。
事例
強化学習AIで実現する安定操業とエネルギー活用の最適化
強化学習AIを実プラント運転に適用した世界初の事例として、ENEOSマテリアルはFKDPP 自律制御AIを活用し、複雑な操業条件下でも安定した製品品質を維持しつつ、排熱の有効活用による最適化を実現しました。
AI×ロボット連携による設備監視の高度化
Shell Global Solutions International B.V.とYOKOGAWAは、プラントメンテナンス向けのロボット技術開発で協業しています。ShellのマシンビジョンとAI解析を用いたロボット用デジタルソリューションと、当社のロボット管理プラットフォームを統合することで、プラント運転における安全性と効率性の向上を目指します。
Industry 4.0ロードマップに沿ったDXを加速
YOKOGAWAは、Smart Industry Readiness Index（S.I.R.I.）を活用し、Mewah社のデジタル成熟度を評価しました。これをもとに業務と財務の両面で最も大きな効果が期待できる変革領域を特定・優先付けすることで、MewahグループのIndustry 4.0ロードマップに沿ったDXへの取り組みを推進しました。
機械学習を活用したアラームとオペレータ操作の解析で操業効率を改善
BASF SEにおいて、当社は、アラーム因果関係解析を用いて、アラームと運転操作の因果関係を解析しました。さらに、アラーム発生後に行われたオペレータの操作を機械学習による操業データ解析（e-SOP）で分析し、運転の最適化と信頼性の向上に貢献しました。
データ解析の工数を大幅に削減、よりモチベーションの高い働き方を実現
DIC株式会社において、YOKOGAWAは膨大なデータ解析の準備作業にかかっていた時間を大幅に削減する「データ活用基盤システム」を構築しました。これにより、オペレータは本来注力すべきデータ解析業務に集中できるようになりました。さらに、レベルの高い業務にチャレンジする、モチベーションの高い働き方が実現されつつあります。
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