自家発電設備である動力プラントをAIで監視し、異常の兆候（ボイラー配管からの極微量の漏洩）を検知した段階で予備の発電設備に切り替えれば、電力の供給を継続することができ、電力供給先のプラントの生産を止める必要がなくなる。動 […]

プラントで稼働するプロセスや設備の状態をIoT及び機械学習技術を活用して網羅的に監視する。ファジーニューラルネットワークを用いた機械学習によって長期的な操業データから正常な状態を学習し、操業中のデータとリアルタイムに比較 […]

運転員のシミュレータ上での操作訓練においてもAIによる評価を活用することで、訓練の質が大幅に向上している。各運転員による切り替え運転操作に対して、AIで評価を提示できる。ベテランと新人の運転の差を定量的に比較でき、高度な […]

配管における腐食の進行度合いをデータ主導型で解析、評価する仕組みを構築し、実務面での有効性を検証した。腐食評価基準に従い、配管画像・動画をピクセル単位で評価するモデルをAI技術のひとつである「Deep Learning技 […]

配管外面の腐食の検出のために、これまでは作業員がプラント全体を目視点検する必要があったが、AIが画像から腐食が疑われる箇所を選別（スクリーニング）すれば、作業員が現場で重点的に確認すべき箇所を事前に絞り込める。AIが画像 […]

過去の正常なプラントの機器・設備の運転データ（温度や圧力、水位、流量など）を事前学習させることで、予兆診断の基準となるデータの相関関係を分類し、正常データのカテゴリーを自動生成する。その上で、実際のプラント運転時に取得し […]