日立開発
[新型強化学習技術]
搭載
TOPICS
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News2023.1.26
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Update2022.11.30
PROBLEM
PID制御の課題
従来の手法「PID制御」における
課題とは？
-
プロセスの挙動にリアルタイムで
追従できず
熟練者の操作支援によって
操業をおこなっている -
プロセスの状態により目標値が変わるため
制御が安定せず
品質、収率の改善が見込めない、
生産性が上がらない -
最適なパラメータを決めることが難しく
最初にシステムを構築してから
制御の改善をおこなっていない
... etc
が
これらの課題を解決します
COMPARISON
PID制御と
AI制御システム
との比較
AI制御システム
との比較
PID制御
目標値との差分による追従型制御
- 追従型操作のため制御操作が遅れる
- 補正動作のため制御量が上下に振動
過去の挙動から最適な制御則を導き出す
予測型制御
予測型制御
- 制御動作を先行的に動かす
- 制御量の上下変動が小さくなる
- 状態が変化した場合でも
俊敏に補正
PID制御のような
後追いではなく現時点最適値を
導き出す
日立のAI制御システム「RL-Prophet®」は、
従来制御ではおこなえなかった先行的な
リアルタイム制御を可能とし、
プロセス制御の高度化を支援します。
従来制御ではおこなえなかった先行的な
リアルタイム制御を可能とし、
プロセス制御の高度化を支援します。
FEATURES
特長
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実プラントに影響を与えず
モデル構築が可能過去のプロセスデータから最適な制御則を探索する日立開発の新型強化学習を採用。
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強化学習によって
より優れた制御へと成長運転中に新たな挙動が発生した場合、未学習として判定。有効な挙動であれば新たにモデルとして再登録。
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制御システムとの相互監視
により安全性を担保予期せぬ通信遮断や想定外の挙動を検知した場合、日立製DCSとの連携によって、切替え動作を実施。
BENEFIT
想定導入効果
収益性の向上
PID制御をはじめとしたこれまでの制御では対応できなかった高度な運転が可能となり、生産性や効率化が進み、製品品質が向上します。
- 生産性向上
- 製品価格UP
- 売却価格UP
コストダウン
制御が安定することで、原材料コストやエネルギー消費が低減されるほか、手動操作の削減による運転員の負荷低減が見込まれます。
- 原材料コスト削減
- エネルギーロス削減
- 人的負荷削減
FLOW
サービス開始までの
流れ
流れ
LIBRARY
関連情報
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リアルタイムAIプラント制御システム
次世代を担うAI制御については、さまざまなご質問をいただきます。
- 部分的にAI制御に切り替えることは可能か？
- 成果を確認できる事例はあるか？
- 費用は、導入までの期間は？
どのようなことでも構いません。お気軽にお問い合わせください。
