スロット シャイニングライト

/ JP
jp
Industrial AI

Industrial AI
次世代自律操業の実現に向けて


 

YOKOGAWA AIの将来ビジョン


YOKOGAWAは、より良い未来を切り開くために、お客様と共にニューノーマルを創造します。
今を知り、将来を予測し、操業を最適化する。

必要なデータを収集できていますか?

目標を達成するためにデータを正しい方法で使用していますか?

ほとんどのエンドユーザは、データを活用して本質的な目的を達成することを困難と感じています。データ活用は目的ではなく手段ですが、具体的なアウトプットが見えず、不満を抱えています。
 

YOKOGAWA AIのバリュープロポジション

統一されたデータファブリックにより、業務効率とパフォーマンスを最適化
プロセスの専門家がすぐに利用できる実用的なインテリジェンスの作成
お客様の言語とデータを照らし合わせることで、運用上の問題点を特定・解決
工事のデータを友好的につなぐことで業務知識の活用を後押し

YOKOGAWAのAI活用の強みとは?


AIの将来ビジョンとして掲げている「今を知り、将来を予測し、操業を最適化する」のメッセージのもと、YOKOGAWAはお客様の課題を解決するために、幅広い分野でAIの活用を進めています。Industrial AIのイノベーションをさらに推進するために、YOKOGAWAはAI Center of Excellence (CoE) を発足しており、AI CoEのキーメンバーである4人が、それぞれの立場からYOKOGAWAのAI活用について語ります。ぜひご覧ください。

 

AIを有効活用できる分野


変化し続けるメガトレンドは、多くの産業分野およびエネルギー分野の企業の事業環境に課題をもたらしました。
YOKOGAWAは、企業が事業課題に取り組み成果を向上させるため、産業用AIが支援できる、特に重要な分野を特定しました。

AIを有効活用できる分野
AIを有効活用できる分野イメージ

設計の最適化

設備のレイアウト設計の最適化のためにAIを利用することにより、産業プラントの生産性および効率性を向上させます。

操業の最適化

AIを活用して資産および作業員を監視、管理し、ピークパフォーマンスのレベルを抽出し、エネルギー消費および製造コストを削減します。

不具合による損失の最小化

機器の損傷を迅速に検知、または事前に予測することにより、製造における損失を削減します。

サプライチェーンの効率化

原材料および完成品在庫の変動を監視、管理することにより、販売までのコストおよび時間を削減します。

品質の安定

原材料の品質、製造機器、労働慣行を監視し、最終製品の品質への影響を把握します。

先進的な操業

高い成果を出している工場操業のベストプラクティスを分析し、そこから得た洞察を活用し、その企業の全てのオペレータにリアルタイムでデジタル支援を提供します。

デジタルインフラのアップグレード

サイバーセキュリティのリスクを最小限に抑えつつ、製造現場のOTシステムをネットワーク化したITハードウェアおよびソフトウェアと統合します。

 

ケーススタディ


リアルタイムキャビテーション発生予測システム

予期せぬ設備のダウンタイム防止


状態基準保全(CBM)とともに、近年はAIやIoT技術の融合により、設備故障や異常を予兆段階で検知し、より早く効率的なメンテナンスを行う予知保全の取り組みが注目されています。

YOKOGAWAのAI解析ソフトウェアとSushi Sensorのソリューションはこちら
YOKOGAWAの装置状態自動分析パッケージはこちら
YOKOGAWAの産業用AIプラットフォームはこちら

生産プロセスと製品品質の安定化

生産プロセスと製品品質の安定化


多数のプロセスデータが関係する複雑なプロセスの解析においては、AIや機械学習を用いた評価モデルを加えることで、求める品質からの逸脱予兆を捉え、突発的な運転異常を未然に防ぐことも可能です。

プロセスデータ解析の活用事例に関し、住友精化株式会社はこちら、三菱ガス化学株式会社は こちら
大阪ガスケミカル株式会社の品質安定化/操業改善の活用事例は こちら

ライブセル(生細胞)の先進的な特性評価

ライブセル(生細胞)の先進的な特性評価


細胞ベースのスクリーニング評価において広く用いられているハイコンテント解析において、ディープラーニング機能は、細胞の認識、検出、分類、算出といった分野のデータ解析に最適です。

ハイコンテント解析ソフトウエア:CellPathfinderの詳細は こちら

AI機能の搭載で加速する未来予測

AI機能の搭載で加速する未来予測


ペーパーレスレコーダにAIを搭載したソリューションは、取得したデータを使って未来のデータを予測し、プラントのリアルタイムな性能と一緒に未来の波形を描くことができます。

YOKOGAWAのスマートデータ収集ソリューションは こちら

Source: Frost & Sullivan estimates based on industry reports
AIとIndustrial AIの定義イメージ
AIとIndustrial AIの定義

人工知能

ヒトの脳の認知機能を再現させ、知覚、論理、学習能力を持たせるコンピュータ技術の総称。

機械学習

古典的な AI技術とは異なり、明確にプログラムされることなくデータから学習するアルゴリズムを活用するAIの一部。
学習のための膨大なデータを提供するビッグデータ革命により、近年機械学習は主流となっている。

深層学習

膨大なデータセットから学習するアルゴリズムを構築するために多層ニューラルネットワークが使用される、機械学習の一部。
GPU(Graphics Processing Units)技術の進化により、ニューラルネットワークに効率的に層を追加する(「より深層」へ進む)ことができるようになり、深層学習技術の導入が加速している。

 

AIの歴史

近年なぜAIは躍進を遂げているのか?



デジタリゼーションの旅へ出発し、一歩先へ進む準備はできましたか?

お問い合わせ
BACK TO TOP →