ゼロから始めるAI予兆保全

YOKOGAWAの最新AI技術を組み込み、簡単に設備の予兆保全アプリケーションを構築できるデータロギングソフトウエア GA10を紹介します。 次のような方におすすめです。 ・設備保全を担当されている方 ・AI技術に取り組んでいる、もしくは取り組もうとしていて、まずは手軽なところからAI技術の適用を試してみたい方 ・これまで取得したデータを使って設備の異常発生や異常原因特定に役立てたい方 【2021年2月24日開催Webセミナー録画】［smn2021-01］

お客様の新しい価値創出に貢献する統合情報サーバのご紹介

ーCollaborative Information (CIサーバ)ー

この度お客様のビジネス環境の変化に対応し、新しい価値の創出に貢献する 「統合情報サーバ “Collaborative Information Server”」をリリースします。 横河は企業の製造、生産活動の将来をIA2IA（Industrial Automation to Industrial Autonomy）と呼び、 産業は自動化から自律化へ移行していくものと見ています。 統合情報サーバは、産業における自律化を実現するためのプラットフォームで、 お客様のより良い生産活動の実現と自律化への移行を支援します。 本セミナーでは、この統合情報サーバについて紹介します。

スマート工場化に向けて

ー変化に追従できる生産システムー

モノづくりを取り巻く環境が大きく変動しています。この状況を乗り切るためには、“新たなあたり前“を強く意識したモノづくりの変革が必要です。その実現形の１つとして、生産の4要素（設備、工程、原料、人）視点を軸としたソリューションを構築しました。AI/ML、IIoT、ヒトとを融合させ、”すぐ実践“を可能にしたソリューションです。本講演では、コンセプト、方法論、ソリューション、その事例を紹介します。 品質安定化システム DPI Digital Plant Operation Intelligence

AIによるプラント自動制御

ー強化学習型AIによるプラント自動制御への挑戦ー

感染症が蔓延してもプラントは可能な限り操業を続けねばなりません。一方で、プラントに従事される方々の健康と安全を守る必要もあります。これらを両立させるにはプラントの自動化を可能な限り進めていく必要があります。本セミナーではプラント自動化範囲を拡大するAI制御について説明します。

横河技報

横河技報はYOKOGAWAが発行する技術情報誌です。計測と制御と情報をテーマに、 より豊かな人間社会の実現に貢献するための製品や技術に関する情報を広く発信することを目的として、年2回発行しています。 今回は最新号［Vol.63 No.1］「横河のAI特集」を紹介します。

YOKOGAWAのAI技術への取り組み

IA業界では、IIoT技術の発展による測定データの増大、操業対象範囲の拡大、材料の品質のばらつき、熟練技術員の不足などの問題が生じており、AI 技術を活用してこれらの問題を解決することが望まれています。YOKOGAWA は、AI 技術を活用して測定データを分析するだけに留まらず、ドメイン知識を活用してお客様の目標を達成できる操業を実現することまでを目指しています。

石油精製・石油化学分野でのAI活用

人工知能（AI）、機械学習、データサイエンスなどの技術が近年著しく進歩し、従来は人手で行うことで時間がかかっていた作業を、コンピュータが代わりに処理できるようになってきました。製造業においても，技術の進歩に伴って大量のデータを扱えるようになったため、大量のデータから AI が自動的に課題を発見して、解決策を提示することが望まれています。石油精製、石油化学分野における設備と品質に関する課題に焦点を当て、AI を活用して課題を解決する方法と事例を紹介します。

エチレンプラントへのAIの適用事例

エチレンプラントのような連続運転を行う石油化学プラントでは、予期しない設備故障やメンテナンスの発生がプラントシャットダウンを引き起こします。これを回避するために運転状態を常に監視していますが、プラントではさまざまな要因が複雑に絡み合い問題が発生するため、人がプラントの状態を常に把握し、予期しない故障・メンテナンス発生の予兆を知ることは困難です。YOKOGAWAは、お客様と共ににAI を使った解析（AI 解析）で問題を解決する活動を実施しました。この事例と、AI が提供する新しい価値について紹介します。

プラントデータにおける転移学習の可能性

プラント内の異常を検知するため教師あり学習による機械学習を用いてモデルを作成する場合、すべてのプロセスまたは設備においてトレーニングデータを収集する必要があります。さらにプラントによっては異常状態のデータ取得が困難なケースもあり、モデル作成の妨げとなっています。しかし、あるプロセスや設備のトレーニングデータを他のプロセスや設備に適用してモデルを作成できれば、これらの問題を解決でき、機械学習の適用範囲の拡大が期待できる。教師あり学習の問題解決アプローチとして転移学習に注目し、多くの設備で発生するキャビテーションの検知に転移学習を適用する実験を紹介します。

Sushi Sensorによる傾向監視への機械学習技術の応用

YOKOGAWAは保全の CBM（Condition Based Maintenance）化を狙い、機器や設備の状態を容易に収集できるSushi Sensor を開発しました。従来、傾向監視のためのしきい値は個別に手作業で設定する必要があります。センサを大量に設置して監視することを想定した Sushi Sensorでは、ノウハウと人手と時間を必要とするこの作業を簡素化・効率化することが課題になります。YOKOGAWAは、機械学習技術を用いてこの課題を解決しました。 機械学習技術を用いた傾向監視システムの異常予兆検知の効率化と、その検証のために作成したアプリケーションによる実証実験について説明します。

簡易導入可能なAI製品群（レコーダ，PLC）の開発

未来のデータを予測して描画する、ペーパレスレコーダGX/GP シリーズに標準搭載したAI 未来ペン機能。また、設備のいつもと異なる動作を違和感として検知し予知保全につなげるAI 違和感検知機能を GA10 に標準搭載。そして、Python 言語の豊富なライブラリを活用して AI アプリケーションを効率的に開発できる産業用 AI プラットフォームを、e-RT3 Plus で実現しました。 これらの開発のポイント等について解説し、現場での AI 利用の実現方法とその提供価値について紹介します。

プラント制御AIの実現

人工知能（AI）と呼ばれる技術への期待は高く、ビジネスへの投資も増加しています。機械学習技術は車の自動運転やロボット制御などにも利用され、FA 分野で応用が急速に発達しています。PA 分野では、プロセスデータを使ったデータ解析事例は増加しているものの、プロセスの制御においては機械学習や AI を使った実用的な技術はまだ開発されていません。多くの場合、PID 制御が主軸として使われ複雑な制御が要求される場合は、専門家による高度制御技術が利用されています。 YOKOGAWAは三段水槽を用いて AI による制御に成功しました。この三段水槽プロセスを制御した機械学習技術と実験内容について紹介します。

製造環境（4M）の変化に強い生産システムの実現

－YOKOGAWA AI関連製品による操業改善－

製造現場では，業務の維持・改善・突発事項への対応など多くのミッションを抱えています。これらのミッションを遂行する他、業務を取り巻く環境の変化への対応も必要で、より一層変化に強い操業が求められています。お客様が環境の変化を捉えて臨機応変に対応していくためには、工程管理手法のパラダイムシフトが必要です。 製造環境の変化に柔軟に対応するために、操業を最適化する新たな製造運転管理の業務モデルと、その業務を達成するための機能モデルを紹介します。さらに、この機能モデルに基づいたシステム構成と，システム内で活用する YOKOGAWA AI 関連製品の位置付けを説明します。

エッジコンピューティングによる設備異常予兆検知ソリューション

近年、IIoTやAI ／機械学習／統計解析技術の活用により、異常予兆検知などベテランが行ってきた業務の代替が実現可能となってきました。YOKOGAWAは、機械学習機能を搭載したエッジコンピュータに装置の通常運転状態を学習させ、装置を常時監視して「いつもと違う」状態を検知するソリューションを開発しました。既設の情報インフラを活用しつつ、高度な IIoT アプリケーションを導入することが可能となっています。YOKOGAWA が提供するエッジコンピューティングによる設備異常予兆検知ソリューションの機能、要素技術の一つであるエッジ向けの解析技術およびソリューションの適用事例を紹介します。

制御技術とAI技術連携 さらなるプラント操業改善へ

大量生産から多品種少量・変種変量生産に生産モデルがシフトしつつある製造業においては、より複雑な生産設備のオペレーションが求められています。この課題の解決に向けたソリューションの開発を、NEDO 事業として採択を受け実施しました。この事業の内容と、事業を通して得られた実績を紹介します。また、ソリューション開発のひとつのテーマとして検討・開発を行ってきたAI 技術の活用についての成果も紹介します。

AI未来ペン機能搭載

SMARTDAC+ GX/GPシリーズ

SMARTDAC+ GX/GP は、直感的なタッチパネル操作を実現したパネルマウントタイプ / ポータブルタイプのペーパレスレコーダです。入出力は柔軟性と拡張性を備えたモジュール構造で、豊富なモジュールから選択することで、さまざまな産業の製造プロセス監視や性能試験評価といったデータ収集制御アプリケーションを幅広くサポートします。 SMARTDAC+ GX/GP シリーズは、今までの信頼性・機能はそのままに、AI 搭載により過去・現在だけでなく未来の監視をも可能としました。

AI違和感検知機能搭載

SMARTDAC+ データロギングソフトウェア GA10

SMARTDAC+ データロギングソフトウェア GA10 は、レコーダやデータロガー・温度調節計・電力計・Sushi Sensor などの機器と接続し、最大 2,000 点のデータを収集して表示 / 記録するソフトウエアです。高機能かつ高価格のシステムを導入することなく、多点データの集中監視や記録を可能にします。また、画面デザインのカスタマイズによって、用途に応じた監視モニタの作成が可能です。 GA10 は、今回 Release3.07 として、AI 機能（違和感検知）をはじめとした大幅な機能強化を行い、お客さまのさらなるニーズにお応えします。

Python対応産業用AIプラットフォーム

e-RT3 Plus F3RP70-2L

産業用 AI プラットフォーム F3RP70-2L は、2015 年12 月にリリースした Linux OS を搭載した e-RT3 Plus シリーズの新しい CPU モジュールです。一般的な Linux ディストリビューションである Ubuntuと、AI 開発やデータ処理に広く用いられる汎用プログラム言語 Python に対応しており、F3RP71-1R/2L より汎 用性に優れ、より迅速な開発が期待できます。 Python からの I/O モジュールへのダイレクトアクセスもサポートしており、Python でのプログラミングを得意とする IT 系エンジニアでも扱いやすい、新コンセプトのコントローラです。

ゼロから始めるAI予兆保全

YOKOGAWAの最新AI技術を組み込み、簡単に設備の予兆保全アプリケーションを構築できるデータロギングソフトウエア GA10を紹介します。 次のような方におすすめです。 ・設備保全を担当されている方 ・AI技術に取り組んでいる、もしくは取り組もうとしていて、まずは手軽なところからAI技術の適用を試してみたい方 ・これまで取得したデータを使って設備の異常発生や異常原因特定に役立てたい方 【2021年2月24日開催Webセミナー録画】［smn2021-01］

お客様の新しい価値創出に貢献する統合情報サーバのご紹介

ーCollaborative Information (CIサーバ)ー

この度お客様のビジネス環境の変化に対応し、新しい価値の創出に貢献する 「統合情報サーバ “Collaborative Information Server”」をリリースします。 横河は企業の製造、生産活動の将来をIA2IA（Industrial Automation to Industrial Autonomy）と呼び、 産業は自動化から自律化へ移行していくものと見ています。 統合情報サーバは、産業における自律化を実現するためのプラットフォームで、 お客様のより良い生産活動の実現と自律化への移行を支援します。 本セミナーでは、この統合情報サーバについて紹介します。

スマート工場化に向けて

ー変化に追従できる生産システムー

モノづくりを取り巻く環境が大きく変動しています。この状況を乗り切るためには、“新たなあたり前“を強く意識したモノづくりの変革が必要です。その実現形の１つとして、生産の4要素（設備、工程、原料、人）視点を軸としたソリューションを構築しました。AI/ML、IIoT、ヒトとを融合させ、”すぐ実践“を可能にしたソリューションです。本講演では、コンセプト、方法論、ソリューション、その事例を紹介します。 品質安定化システム DPI Digital Plant Operation Intelligence

AIによるプラント自動制御

ー強化学習型AIによるプラント自動制御への挑戦ー

感染症が蔓延してもプラントは可能な限り操業を続けねばなりません。一方で、プラントに従事される方々の健康と安全を守る必要もあります。これらを両立させるにはプラントの自動化を可能な限り進めていく必要があります。本セミナーではプラント自動化範囲を拡大するAI制御について説明します。

横河技報

横河技報はYOKOGAWAが発行する技術情報誌です。計測と制御と情報をテーマに、 より豊かな人間社会の実現に貢献するための製品や技術に関する情報を広く発信することを目的として、年2回発行しています。 今回は最新号［Vol.63 No.1］「横河のAI特集」を紹介します。

YOKOGAWAのAI技術への取り組み

IA業界では、IIoT技術の発展による測定データの増大、操業対象範囲の拡大、材料の品質のばらつき、熟練技術員の不足などの問題が生じており、AI 技術を活用してこれらの問題を解決することが望まれています。YOKOGAWA は、AI 技術を活用して測定データを分析するだけに留まらず、ドメイン知識を活用してお客様の目標を達成できる操業を実現することまでを目指しています。

石油精製・石油化学分野でのAI活用

人工知能（AI）、機械学習、データサイエンスなどの技術が近年著しく進歩し、従来は人手で行うことで時間がかかっていた作業を、コンピュータが代わりに処理できるようになってきました。製造業においても，技術の進歩に伴って大量のデータを扱えるようになったため、大量のデータから AI が自動的に課題を発見して、解決策を提示することが望まれています。石油精製、石油化学分野における設備と品質に関する課題に焦点を当て、AI を活用して課題を解決する方法と事例を紹介します。

エチレンプラントへのAIの適用事例

エチレンプラントのような連続運転を行う石油化学プラントでは、予期しない設備故障やメンテナンスの発生がプラントシャットダウンを引き起こします。これを回避するために運転状態を常に監視していますが、プラントではさまざまな要因が複雑に絡み合い問題が発生するため、人がプラントの状態を常に把握し、予期しない故障・メンテナンス発生の予兆を知ることは困難です。YOKOGAWAは、お客様と共ににAI を使った解析（AI 解析）で問題を解決する活動を実施しました。この事例と、AI が提供する新しい価値について紹介します。

プラントデータにおける転移学習の可能性

プラント内の異常を検知するため教師あり学習による機械学習を用いてモデルを作成する場合、すべてのプロセスまたは設備においてトレーニングデータを収集する必要があります。さらにプラントによっては異常状態のデータ取得が困難なケースもあり、モデル作成の妨げとなっています。しかし、あるプロセスや設備のトレーニングデータを他のプロセスや設備に適用してモデルを作成できれば、これらの問題を解決でき、機械学習の適用範囲の拡大が期待できる。教師あり学習の問題解決アプローチとして転移学習に注目し、多くの設備で発生するキャビテーションの検知に転移学習を適用する実験を紹介します。

Sushi Sensorによる傾向監視への機械学習技術の応用

YOKOGAWAは保全の CBM（Condition Based Maintenance）化を狙い、機器や設備の状態を容易に収集できるSushi Sensor を開発しました。従来、傾向監視のためのしきい値は個別に手作業で設定する必要があります。センサを大量に設置して監視することを想定した Sushi Sensorでは、ノウハウと人手と時間を必要とするこの作業を簡素化・効率化することが課題になります。YOKOGAWAは、機械学習技術を用いてこの課題を解決しました。 機械学習技術を用いた傾向監視システムの異常予兆検知の効率化と、その検証のために作成したアプリケーションによる実証実験について説明します。

簡易導入可能なAI製品群（レコーダ，PLC）の開発

未来のデータを予測して描画する、ペーパレスレコーダGX/GP シリーズに標準搭載したAI 未来ペン機能。また、設備のいつもと異なる動作を違和感として検知し予知保全につなげるAI 違和感検知機能を GA10 に標準搭載。そして、Python 言語の豊富なライブラリを活用して AI アプリケーションを効率的に開発できる産業用 AI プラットフォームを、e-RT3 Plus で実現しました。 これらの開発のポイント等について解説し、現場での AI 利用の実現方法とその提供価値について紹介します。

プラント制御AIの実現

人工知能（AI）と呼ばれる技術への期待は高く、ビジネスへの投資も増加しています。機械学習技術は車の自動運転やロボット制御などにも利用され、FA 分野で応用が急速に発達しています。PA 分野では、プロセスデータを使ったデータ解析事例は増加しているものの、プロセスの制御においては機械学習や AI を使った実用的な技術はまだ開発されていません。多くの場合、PID 制御が主軸として使われ複雑な制御が要求される場合は、専門家による高度制御技術が利用されています。 YOKOGAWAは三段水槽を用いて AI による制御に成功しました。この三段水槽プロセスを制御した機械学習技術と実験内容について紹介します。

製造環境（4M）の変化に強い生産システムの実現

－YOKOGAWA AI関連製品による操業改善－

製造現場では，業務の維持・改善・突発事項への対応など多くのミッションを抱えています。これらのミッションを遂行する他、業務を取り巻く環境の変化への対応も必要で、より一層変化に強い操業が求められています。お客様が環境の変化を捉えて臨機応変に対応していくためには、工程管理手法のパラダイムシフトが必要です。 製造環境の変化に柔軟に対応するために、操業を最適化する新たな製造運転管理の業務モデルと、その業務を達成するための機能モデルを紹介します。さらに、この機能モデルに基づいたシステム構成と，システム内で活用する YOKOGAWA AI 関連製品の位置付けを説明します。

エッジコンピューティングによる設備異常予兆検知ソリューション

近年、IIoTやAI ／機械学習／統計解析技術の活用により、異常予兆検知などベテランが行ってきた業務の代替が実現可能となってきました。YOKOGAWAは、機械学習機能を搭載したエッジコンピュータに装置の通常運転状態を学習させ、装置を常時監視して「いつもと違う」状態を検知するソリューションを開発しました。既設の情報インフラを活用しつつ、高度な IIoT アプリケーションを導入することが可能となっています。YOKOGAWA が提供するエッジコンピューティングによる設備異常予兆検知ソリューションの機能、要素技術の一つであるエッジ向けの解析技術およびソリューションの適用事例を紹介します。

制御技術とAI技術連携 さらなるプラント操業改善へ

大量生産から多品種少量・変種変量生産に生産モデルがシフトしつつある製造業においては、より複雑な生産設備のオペレーションが求められています。この課題の解決に向けたソリューションの開発を、NEDO 事業として採択を受け実施しました。この事業の内容と、事業を通して得られた実績を紹介します。また、ソリューション開発のひとつのテーマとして検討・開発を行ってきたAI 技術の活用についての成果も紹介します。

AI未来ペン機能搭載

SMARTDAC+ GX/GPシリーズ

SMARTDAC+ GX/GP は、直感的なタッチパネル操作を実現したパネルマウントタイプ / ポータブルタイプのペーパレスレコーダです。入出力は柔軟性と拡張性を備えたモジュール構造で、豊富なモジュールから選択することで、さまざまな産業の製造プロセス監視や性能試験評価といったデータ収集制御アプリケーションを幅広くサポートします。 SMARTDAC+ GX/GP シリーズは、今までの信頼性・機能はそのままに、AI 搭載により過去・現在だけでなく未来の監視をも可能としました。

AI違和感検知機能搭載

SMARTDAC+ データロギングソフトウェア GA10

SMARTDAC+ データロギングソフトウェア GA10 は、レコーダやデータロガー・温度調節計・電力計・Sushi Sensor などの機器と接続し、最大 2,000 点のデータを収集して表示 / 記録するソフトウエアです。高機能かつ高価格のシステムを導入することなく、多点データの集中監視や記録を可能にします。また、画面デザインのカスタマイズによって、用途に応じた監視モニタの作成が可能です。 GA10 は、今回 Release3.07 として、AI 機能（違和感検知）をはじめとした大幅な機能強化を行い、お客さまのさらなるニーズにお応えします。

Python対応産業用AIプラットフォーム

e-RT3 Plus F3RP70-2L

産業用 AI プラットフォーム F3RP70-2L は、2015 年12 月にリリースした Linux OS を搭載した e-RT3 Plus シリーズの新しい CPU モジュールです。一般的な Linux ディストリビューションである Ubuntuと、AI 開発やデータ処理に広く用いられる汎用プログラム言語 Python に対応しており、F3RP71-1R/2L より汎 用性に優れ、より迅速な開発が期待できます。 Python からの I/O モジュールへのダイレクトアクセスもサポートしており、Python でのプログラミングを得意とする IT 系エンジニアでも扱いやすい、新コンセプトのコントローラです。