日立製作所は2026年7月7日、化学品などの製造プラントの現場生産運転を、熟練オペレーターの技能を取り込んだフィジカルAIで支援する「最適運転ガイダンスシステム」を、次世代ソリューション群「HMAX Industry」のラインアップとして年内に販売開始すると発表した。バッチ生産のプロセスをサイバー空間に再現・分析し、DCS（分散制御システム）やPLC（プログラマブルロジックコントローラー）の最適な制御方法をオペレーターに提示する。生産性の向上と、熟練者が持つ技能の継承につなげる。

フィジカルAIは、現実世界を認識・理解し、自律的に判断して実際の行動につなげる能力を備えたAIを指す。文章や画像を扱う従来の生成AIと異なり、設備の制御など物理的な動作に関わる点が特徴だ。

化学品などのプロセス製造業では、高付加価値化に向けて、少量多品種の生産に適したバッチ生産が欠かせない。バッチ生産は、原料投入・製造・製品取り出しの工程を1回ごとに実施する生産方法で、連続生産と対比して用いられる。この方式では、設備内部の状態が時々刻々と変化し、複雑な反応の制御が必要になるため、生産がオペレーターの経験や勘に強く依存してきた。結果として品質や生産性にばらつきが生じるほか、計器の指示値からオペレーターが内部状態を予測する属人的な負担が、現場の課題となっていた。

新システムは、生産工程で重要なプラントの反応設備を対象に、設備内部で反応中の素材の状態を可視化する。特定の制御が素材に与える影響を予測し、温度、圧力、流量などの操作ガイダンスをオペレーターに提示する。これにより、オペレーターの技量や経験に左右されにくい運転ができ、製品品質の安定化と製造プロセス全体の生産効率の向上につなげる。

システムは2つのモデルを組み合わせて構築した。1つ目は、ドメインナレッジとAIを融合したプロセスモデルだ。反応設備の内部状態の予測において、エネルギーや物質の出入りを、化学・化学工学の専門知識に基づく理論式で計算し、経年劣化など定式化が難しい部分はAIで予測する。これにより理論式に基づく内部の計算結果を可視化し、従来のAI技術より少ないデータで精度を保った予測ができることを確認した。理論式を汎用的に適用する仕組みも構築し、モデル構築時間の短縮を見込む。

2つ目は、効率的に最適な制御方法を提示する制御モデルだ。過去のバッチ生産の運転データを強化学習する独自技術により、エラー回数が少なく、製品品質が高く、運転時間が短いといった良好な運転結果に基づく設備設定の候補を提示する。独自のクラスタリング技術で状態を定義し、その時系列変化を強化学習させることで、従来の手法と比べて短時間で学習・予測ができることを確認した。なお、システムに関する技術は特許を取得済みだ。

日立は、プロダクトの豊富な導入基盤から得たデータに、ドメインナレッジと先進AIを組み合わせた次世代ソリューション群「HMAX Industry」に注力している。同社は、DCSやPLCによる制御・運用技術をフィジカルAIで進化させ、プラントの自動運転の実現に向けた取り組みとして、本システムを提供するとしている。

関連情報

プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000069.000141666.html

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