会社名・組織 : 三菱ケミカル
方式・名称  : 深層学習による液面制御の異常検知

IoT データ処理 分析に関する記事

プラントで液面計の指示値の異常が発生した時の運転条件のデータで予測モデルの構築と検証、閾値の検討を行い、その機械学習スキームを用いて、現在の運転データを学習し直して、液面制御の異常検知モデルを実装した。液面計の指示値を基に様々な操作を行っているため、AIが液面計や関係計器の異常を検出するとその程度に基づいて、機器を交換するタイミングを検討することができる。これまでは液面制御に関わる異常を運転中に把握はできなかったが、AIが異常を検出できれば、誤った指示値に基づいて運転操作するリスクが下がり、プラントの重大事故・計画外停止を回避でき、製品生産の機会損失も回避できる。

URL : https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/hoan_shohi/koatsu_gas/pdf/017_s04_00.pdf

  • 製品分類
  • データ処理・分析
  • サービス分類
  • システム販売
  • 対応地域
  • 東京
  • 出典
  • プラントにおける先進的AI事例集
  • リリース日
  • 2020/12/01
通信分類9_1